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Géron, Aurélien

Deep Learning avec Keras et TensorFlow - 3e éd.

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Audience : Adulte - Haut niveau
Le Pitch
PrésentationL’objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâceà 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 régressionà 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 compatibleégalement avec PyTorch et JAX.Entraîner de grands modèlesà 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.Passerà 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 Jupyterà l’adresse suivante : https://github.com/ageron/handson-ml3,SommaireLes fondamentaux du Machine Learning.  Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras. Entraînement de réseaux de neurones profonds. Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow. Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow. Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs. Traitement des séquences avec des RNN et des CNN. Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions.  Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion. Apprentissage par renforcement.  Entraînement et déploiementà grandeéchelle  de modèles TensorFlow. Afficher moinsAfficher plus

Géron, Aurélien

Deep Learning avec Keras et TensorFlow - 3e éd.

49,00 €
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49,00 €

Le Pitch

PrésentationL’objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâceà 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 régressionà 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 compatibleégalement avec PyTorch et JAX.Entraîner de grands modèlesà 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.Passerà 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 Jupyterà l’adresse suivante : https://github.com/ageron/handson-ml3,SommaireLes fondamentaux du Machine Learning.  Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras. Entraînement de réseaux de neurones profonds. Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow. Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow. Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs. Traitement des séquences avec des RNN et des CNN. Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions.  Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion. Apprentissage par renforcement.  Entraînement et déploiementà grandeéchelle  de modèles TensorFlow. Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Deep Learning avec Keras et TensorFlow - 3e éd.: Mise en oeuvre et cas concrets
Auteur
Géron, Aurélien
Editeur
DUNOD
Format
Grand Format
Publication
20 mars 2024
Audience
Adulte - Haut niveau
Pages
624
Taille
24 x 17 x 2.8 cm
Poids
910
ISBN-13
9782100847693

Auteur

Géron, Aurélien
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Livré entre : 13 février - 18 février
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