Book 2: Deep Learning and AI Superhero: Mastering TensorFlow, Keras, and PyTorch: Apprentissage automatique avancé et IA, réseaux neuronaux et projets concrets - Couverture souple

Technologies, Cuantum

Couverture souple

ISBN 13 : 9798898600747

Editeur : Staten House, 2025

Synopsis

Ce livre offre un accès gratuit à notre plateforme d'e-learning, qui comprend :

🟩 Dépôt de code gratuit avec tous les blocs de code utilisés dans ce livre
🟩 Accès à des chapitres gratuits de toute notre bibliothèque de livres de programmation publiés
🟩 Support client premium gratuit
🟩 Et bien plus encore...

Libérez vos super-pouvoirs d'IA avec le Deep Learning

Le deep learning transforme les industries en permettant aux machines de voir, d'entendre et de comprendre le monde. Avec Deep Learning and AI Superhero: Mastering Deep Learning with TensorFlow, Keras, and PyTorch, vous apprendrez à construire des modèles de deep learning à la pointe de la technologie en utilisant les frameworks les plus puissants disponibles.

Que vous soyez un praticien expérimenté du machine learning ou que vous débutiez dans le deep learning, ce livre vous fournit les outils et les connaissances nécessaires pour relever les défis d'IA les plus complexes.

Maîtriser les réseaux de neurones et le Deep Learning

Comprenez comment fonctionnent les réseaux de neurones et explorez les principes fondamentaux du deep learning. Apprenez à construire et entraîner des modèles capables de reconnaître des motifs, classifier des données et résoudre des tâches complexes en utilisant la rétropropagation, la descente de gradient, et plus encore.

Exploitez la puissance de TensorFlow, Keras et PyTorch

Construisez des modèles de deep learning avec TensorFlow 2.x, la plateforme d'IA la plus puissante au monde. Utilisez Keras pour une modélisation rapide de haut niveau, et explorez PyTorch pour une expérimentation flexible orientée recherche. Vous apprendrez à appliquer chaque framework pour construire, entraîner et déployer des modèles de deep learning.

Techniques d'IA avancées

Dépassez les bases et plongez dans les architectures avancées :

• Réseaux de neurones convolutifs (CNNs) pour la classification d'images.
• Réseaux de neurones récurrents (RNNs) et LSTMs pour les données séquentielles et les séries temporelles.
• Modèles Transformer pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP) à la pointe de la technologie.

Applications d'IA de pointe

Maîtrisez les techniques d'IA les plus récentes, notamment les Réseaux antagonistes génératifs (GANs), les Autoencodeurs, et l'Apprentissage par transfert. Construisez des systèmes d'IA capables de générer de nouvelles données, d'améliorer la précision des modèles et de s'attaquer à des tâches de haut niveau.

Projets pratiques pour un apprentissage concret

Appliquez les techniques de deep learning à des problèmes réels avec des projets pratiques :

• Classification d'images avec les CNNs : Entraînez des modèles pour la reconnaissance d'images et la détection d'objets.
• Analyse de sentiment : Utilisez les modèles Transformer pour analyser et générer du texte.
• Prévision de séries temporelles avec les RNNs : Construisez des modèles pour prédire les tendances futures basées sur des données historiques.
• Génération d'images avec les GANs : Créez des systèmes d'IA qui génèrent de nouvelles images réalistes.

À qui s'adresse ce livre ?

• Data scientists et ingénieurs en machine learning souhaitant maîtriser les techniques de deep learning.
• Passionnés d'IA prêts à élargir leurs compétences et à travailler avec les outils d'IA les plus avancés.
• Développeurs et ingénieurs qui souhaitent construire et déployer des systèmes d'IA avancés.

Que vous cherchiez à élever votre expertise en IA ou à vous lancer dans le monde du deep learning, ce livre vous donne tout ce dont vous avez besoin pour devenir un superhéros du deep learning et de l'IA.

Détails de l'édition

• Éditeur: Staten House
• Date d'édition: 2025
• Langue: français
• ISBN 13: 9798898600747
• Reliure: Broché
• Nombre de pages: 760
• Coordonnées du fabricant: Manufactured by Amazon on behalf of the author; https://www.amazon.fr/hz/contact-us; ; c/o Amazon Media EU S.à.r.l., 38 Avenue John F. Kennedy; Luxembourg; L-1855; Luxembourg