DEEP LEARNING AVEC KERAS ET TENSORFLOW - 3E ED. - MISE EN OEUVRE ET CAS CONCRETS

Dunod - EAN : 9782100847693
GERON AURELIEN
Édition papier

EAN : 9782100847693

Paru le : 20 mars 2024

49,00 € 46,45 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9782100847693
  • Réf. éditeur : 7999122
  • Editeur : Dunod
  • Date Parution : 20 mars 2024
  • Disponibilite : Disponible
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 624
  • Format : 2.80 x 17.00 x 24.00 cm
  • Poids : 910gr
  • Résumé : L’objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâce à de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique.
    La 3e  édition de cet ouvrage de référence, très remaniée, tient compte des récentes avancées.
    • Construire et entraîner de nombreuses architectures de réseaux de neurones pour classification et régression à l’aide de Keras et TensorFlow  2.
    • Découvrir les mécanismes d’attention, les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4, les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les modèles de diffusion tels que DALL-E  2, la détection d’objets, la segmentation sémantique,  etc.
    • Explorer Keras, l’API officielle de haut niveau pour TensorFlow  2, désormais compatible également avec PyTorch et JAX.
    • Entraîner de grands modèles à l’aide de TF  Data, de l’API de stratégies de distribution, de TF  Serving, de Keras Tuner, ou encore de la bibliothèque Transformers de Hugging Face.
    • Passer à l’échelle supérieure sur la plateforme Google Vertex AI, ou déployer sur des appareils mobiles.
    • Créer des agents d’apprentissage autonomes avec l’apprentissage par renforcement profond.
    Tous les exemples de code sont disponibles en ligne sous  la forme de notebooks Jupyter à l’adresse suivante : https://github.com/ageron/handson-ml3
  • Biographie : Aurélien Géron est consultant en Machine Learning. Ex-Googler, il a mené l'équipe de classification des vidéos de YouTube de 2013 à 2016. Auparavant, il avait cofondé en 2001 la société de conseil Polyconseil, puis en 2002 la société Wifirst.
    Il a été consultant dans de nombreux domaines : de la santé (transfusion sanguine) aux télécoms (SFR, Bolloré Telecom), en passant par la finance (JP Morgan et Société Générale) et la défense (ministère de la Défense nationale du Canada).
    Il a également enseigné en écoles d’ingénieurs.
Haut de page
Copyright 2024 Cufay. Tous droits réservés.