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Comprendre le Deep Learning: Une introduction aux réseaux de neurones

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Comprendre Le Deep Learning: Une Introduction Aux Réseaux De Neurones comme un livre fantastique servira pas seulement encore plus bon matériel de lecture ami pour tout type de problème. Une petite erreur que certaines personnes pourraient normalement ne prend trop à la légère lecture comme une activité paresseux pour entreprendre. Alors que si vous reconnaissez les avantages ainsi que les percées de la lecture, vous ne sera certainement pas plus sous-évaluer. Cependant, il y a encore des gens qui se sentent ainsi et se sentent aussi bien qu'ils ne nécessitent pas la lecture dans certaines occasions.

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Comprendre le Deep Learning: Une introduction aux réseaux de neurones

Après des résultats spectaculaires, dont la victoire d'AlphaGo sur le meilleur joueur mondial de Go, le Deep Learning suscite autant d'intérêts que d'interrogations. Inspiré au départ par une métaphore biologique, celle du cerveau, le domaine des réseaux de neurones est devenu l'un des principaux axes de recherche de l'intelligence artificielle. Quel que soit le secteur d'activité, pas un seul en effet ne semble échapper aux applications du Deep Learning. Quels sont les principes des réseaux de neurones ? Comment fonctionnent-ils ? Quand et pourquoi les utiliser ? Sont-ils simples à mettre en oeuvre ? Qu'est-ce qu'on entend réellement par Deep Learning ? Jean-Claude Heudin propose avec ce livre de répondre à ces questions. Dans un style direct et richement illustré, les explications sont abordables par le plus grand nombre, avec une mise en pratique au travers d'exemples. Pour comprendre le Deep Learning, nul besoin ici d'un fort niveau en mathématiques. Les principes de calcul sont réduits à des opérations simples et les exemples de programmation sont accessibles. Ce livre s'adresse à tous ceux qui souhaitent comprendre concrètement les enjeux du Deep Learning.Broché=178 pages. Editeur =Science eBook (2 novembre 2016). Langue =Français. ISBN-13=979-1091245449. ASIN=B01MSFLMFD. Dimensions du produit=12,7 x 1,1 x 20,3 cm. Moyenne des commentaires client =3.9 étoiles sur 5 19 commentaires client. Classement des meilleures ventes d'AmazonIntelligence artificielle=4.802 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres) .zg_hrsr { margin: 0; padding: 0; list-style-type: none; } .zg_hrsr_item { margin: 0 0 0 10px; } .zg_hrsr_rank { display: inline-block; width: 80px; text-align: right; } n°1 dans Livres > Informatique et Internet >.Livre qui permet de donner des explications aux débutants: intéressant pour préparer mes messages et mes présentations dur la matièreTrès facile à lire. Les exemples sont d'école mais efficacesPar contre, les exemples de programmation en java script sont faciles mais font perdre beaucoup de temps à la lecture. En effet, pour les non programmeurs, ils ne servent pas à grand chose et pour les programmeurs, ils sont assez inutiles...Recommandé en tout cas. Très bon livre, pour ceux qui souhaite découvrir et comprendre les réseaux de neurones.il permet d'avoir une première approche des réseaux de neurones et de leurs fonctionnement.. J'ai un background raisonnable en mathématiques (quelques années après le bac). Mais le livre de M. Heudin, dans son effort pour être accessible à tous, est tellement simpliste qu'il en devient incompréhensible.. Une très bonne introduction aux réseaux de neurones qui m'a permis de consolider et compléter mes connaissances pour mes propres recherches sur l'émergence de l'intelligence d'un réseau de neurones.. J'avais déjà des notions dans les réseaux de neurones artificiels. Le livre est très bien écrit, dans un langage vulgarisé et compréhensible. L'auteur prend le temps de poser un contexte et n'entre pas dans de lourds détails mathématiques. Ce n'est pas le but du livre. Si vous cherchez à devenir un spécialiste dans le domaine, orientez-vous plutôt vers des bouquins de références de 500-600 pages au moins (voir en bas du commentaire). Ici, le but est plutôt d'acquérir une première intuition dans le domaine.Le livre comprend aussi des exemples en JavaScript, ce qui ne nécessite pas d'installer des logiciels autres qu'un navigateur internet (Firefox ou Chrome). Mais ce ne sont pas les langages de programmation très poussés et dès qu'on complique les calculs, je pense qu'on peut facilement perdre du temps dans des détails liés à la programmation et non au calcul. Maintenant, l'auteur se veut ouvert au plus grand public et il a dû faire des choix que je respecte.Le livre fait 175 pages et pour être honnête, j'ai eu tellement de facilités à lire le livre que je n'ai pas vu les pages défiler! Mais si comme moi vous aviez déjà des notions (plus ou moins avancées) dans le domaine des réseaux de neurones artificiels, alors ce livre est juste une bonne piqûre de rappels.Livres de références dans le domaine:-"Neuro-fuzzy And Soft Computing" écrit par Jyh-Shing Roger Jang;-"Neural Networks, A comprehensive Foundation" écrit par Simon Haykin.. Le Deep learning est survolé trop rapidement, trop superficiellement. Les réseaux de neurones sont expliqués assez clairement.Assez bon livre pour un débutant.. Une belle surprise ce livre !Il se lit d'une seule traite. L'approche est pédagogique et on ne sent sent absolument pas largué. J'ai vraiment apprécié la prise en main de l'auteur. Je recommande aux lecteurs souhaitant connaître les bases de la logique en place dans les réseaux neuronnaux en couche et les réseaux neuronnaux convolutifs..

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