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Ebook gratuit: Python Deep Learning - Third Edition (Dématérialisé - Anglais)
2 mars 2024 à 15:39
TradePub
«... Le domaine de l’apprentissage profond s’est développé rapidement ces derniers temps et couvre aujourd’hui un large éventail d’applications. Cela rend la navigation difficile et difficile à comprendre sans des bases solides. Ce livre vous guidera depuis les bases des réseaux de neurones jusqu'aux grands modèles de langage de pointe utilisés aujourd'hui.
La première partie du livre présente les principaux concepts et paradigmes de l'apprentissage automatique. Il couvre les fondements mathématiques, la structure et les algorithmes d'entraînement des réseaux de neurones et plonge dans l'essence de l'apprentissage profond.
La deuxième partie du livre présente les réseaux convolutifs pour la vision par ordinateur. Nous apprendrons comment résoudre les tâches de classification d'images, de détection d'objets, de segmentation d'instances et de génération d'images.
La troisième partie se concentre sur le mécanisme d’attention et les transformateurs – l’architecture de réseau de base des grands modèles de langage. Nous discuterons de nouveaux types de tâches avancées qu'ils peuvent résoudre, telles que les chatbots et la génération de texte en image.
À la fin de ce livre, vous aurez une compréhension approfondie du fonctionnement interne des réseaux de neurones profonds. Vous aurez la capacité de développer de nouveaux modèles et d'adapter ceux existants pour résoudre vos tâches. Vous aurez également suffisamment de connaissances pour poursuivre vos recherches et rester au courant des dernières avancées dans le domaine.
... .»
«... Le domaine de l’apprentissage profond s’est développé rapidement ces derniers temps et couvre aujourd’hui un large éventail d’applications. Cela rend la navigation difficile et difficile à comprendre sans des bases solides. Ce livre vous guidera depuis les bases des réseaux de neurones jusqu'aux grands modèles de langage de pointe utilisés aujourd'hui.
La première partie du livre présente les principaux concepts et paradigmes de l'apprentissage automatique. Il couvre les fondements mathématiques, la structure et les algorithmes d'entraînement des réseaux de neurones et plonge dans l'essence de l'apprentissage profond.
La deuxième partie du livre présente les réseaux convolutifs pour la vision par ordinateur. Nous apprendrons comment résoudre les tâches de classification d'images, de détection d'objets, de segmentation d'instances et de génération d'images.
La troisième partie se concentre sur le mécanisme d’attention et les transformateurs – l’architecture de réseau de base des grands modèles de langage. Nous discuterons de nouveaux types de tâches avancées qu'ils peuvent résoudre, telles que les chatbots et la génération de texte en image.
À la fin de ce livre, vous aurez une compréhension approfondie du fonctionnement interne des réseaux de neurones profonds. Vous aurez la capacité de développer de nouveaux modèles et d'adapter ceux existants pour résoudre vos tâches. Vous aurez également suffisamment de connaissances pour poursuivre vos recherches et rester au courant des dernières avancées dans le domaine.
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