Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets




Retrouvez à travers cet ouvrage la suite de la première partie du livre « Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow ». Il s’agit d’un livre dont le public visé est l’ensemble des développeurs souhaitent apprendre le Deep Learning, qui est une discipline fondamentale de l’IA.

A travers ce livre, l’auteur vous présente une série de techniques essentielle du Deep Learning :

-Apprentissage des réseaux de neurones dits « profonds » : base essentielle pour bâtir des mécaniques d’apprentissage solides et fiables

-Vous apprenez à construire des réseaux de convolution, discipline majeure associée au Deep Learning. Ceci vous permettra en autres à faire le tri parmi une grande quantité d’images

-Vous aborderez à travers ce livre la notion de réseau récurrent. Cette technique permet au programmeur d’assurer la reconnaissance automatisée de formes, de l’écriture ou même de la parole.

-Vous aborderez également d’autres thématiques comme les « auto-encodeurs », le reinforcement Learning, …

Par ailleurs, ce livre s’appuie sur TensorFlow, qui est un framework de Deep Learning développé par Google. Il est utilisé par les plus grandes firmes du monde telles que : AirBnb, eBay, NVidia, Uber, Intel, Twitter,… Tensorflow représente aujourd’hui, l’un des outils les plus utilisés en Intelligence Artificielle.

 

Vous souhaitez apprendre des notions captivantes complémentaires ? Rendez-vous dans la section suivante : programmation en intelligence artificielle