(environ 624 pages)
Deep Learning avec Pytorch - Mise en oeuvre et cas concrets
Auteur(s) : Aurélien Géron(A01)
Editeur(s) : DUNOD
Collection(s) : Hors Collection
Rayon(s) : Informatique d'entreprise,INFORMATIQUE
Ean : 9782100901388
Date de parution : 10/03/2027
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.
Ce nouvel ouvrage de référence, porpose les plues récentes avancées en la matière :
Ce nouvel ouvrage de référence, porpose les plues récentes avancées en la matière :
- L'utilisation de la bibliothèque PyTorch pour construire et entraîner de nombreuses architectures de réseaux de neurones pour classification et régression
- Découvrir les mécanismes d’attention, les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4, les réseaux antagonistes génératifs (GAN)
- Créer des agents d’apprentissage autonomes avec l’apprentissage par renforcement profond.
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