Le deep learning avec TensorFlow/Keras

Name: Le deep learning avec TensorFlow/Keras
Brand: ENI
SKU: 9782409052835
Price: 1271 CZK
Availability: InStock

42 programmes Python pour passer de la théorie à la pratique

Autor: RIAT

Jazyk:

Vazba: Brožovaná

Vydavatel: ENI

Dostupnost: Skladem u dodavatele

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1 271 Kč

Cet ouvrage a pour objectif d’accompagner ingénieurs, scientifiques et étudiants dans l’apprentissag...

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Autor

RIAT

Jazyk

Francouzština

Vazba

Kniha - Brožovaná

Vydáno

2026

Stránek

450

EAN

9782409052835

Enbook ID

49936169

Vydavatel

ENI

Hmotnost

750

Rozměry

178 x 216 x 22

Kompletní popis

Cet ouvrage a pour objectif d’accompagner ingénieurs, scientifiques et étudiants dans l’apprentissage pratique du deep learning avec TensorFlow/Keras, les outils de Google dédiés à la création d’applications d’apprentissage machine. Destiné à tous ceux qui souhaitent comprendre et maîtriser ces technologies, il propose une démarche progressive alliant théorie et mise en pratique, accessible dès lors que l’on connaît les bases du langage Python. Chaque concept est illustré par des exemples concrets avec 42 programmes téléchargeables, facilement testables en ligne via Google Colab (aucun logiciel à installer).

Le premier chapitre replace le deep learning parmi les grandes familles de techniques d’intelligence artificielle. Les trois suivants introduisent les réseaux de neurones et plus spécifiquement le perceptron multicouche, dont le fonctionnement est détaillé avant la création d’un modèle de reconnaissance de chiffres manuscrits. Ce programme est ensuite amélioré pas à pas pour devenir une application interactive capable d’identifier des chiffres dessinés à l’écran.

Les chapitres suivants présentent les réseaux convolutifs, incontournables pour le traitement d’images. Le lecteur y découvre leurs principes (calcul de convolution, pooling) et leur mise en œuvre avec TensorFlow/Keras à travers plusieurs modèles de référence (LeNet-5, AlexNet, Inception), jusqu’à la reconnaissance d’objets via webcam selon les 1000 catégories d’ImageNet.

Enfin, les derniers chapitres abordent l’optimisation des pipelinesde données, l’augmentation d’images et l’apprentissage par transfert, illustré avec le réseau MobileNet V2 et un projet de classification de 45 espèces de mammifères.

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