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2 résultat(s) recherche sur le tag 'Intelligence artificielle -- Manuels d'enseignement supérieur' 




Titre : Introduction au Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2021 Collection : info sup, ISSN 2429-263X Importance : 1 vol. (X-162 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-081926-3 Note générale : Public : L3, masters informatique ou mathématiques appliquées, élèves ingénieurs. - Traduit de l'anglais. - Titre original : Introduction to deep learning / Eugene Charniak. - ISBN 978-0-262-03951-2 -- PPN 252932625
Langues : Français (fre) Tags : Apprentissage profond -- Manuels d'enseignement supérieur Apprentissage profond -- Problèmes et exercices Intelligence artificielle -- Manuels d'enseignement supérieur Intelligence artificielle -- Problèmes et exercices Machine learning -- Textbooks Machine learning -- Problems, exercises, etc. Artificial intelligence -- Textbooks Artificial intelligence -- Problems, exercices, etc. Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Résumé : La quatrième de couverture indique : "L'apprentissage profond (deep learning) a révolutionné l'intelligence artificielle et s'est très rapidement répandu dans de nombreux domaines d'activité. Grâce à une approche "orientée objet", ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les réseaux de neurones à propagation avant jusqu'aux réseaux non supervisés. Conçu comme un manuel d'apprentissage synthétique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compréhension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement. Ces exemples sont étudiés avec le logiciel Tensorflow. Les notions théoriques sont illustrées et complétées par une quarantaine d'exercices, dont la moitié sont corrigés." Note de contenu : Bibliogr. p. 153-155. Index p.157-162. Exercices en fin de chapitre. Introduction au Deep Learning [texte imprimé] / Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur . - Malakoff : Dunod, DL 2021 . - 1 vol. (X-162 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (info sup, ISSN 2429-263X) .
ISBN : 978-2-10-081926-3
Public : L3, masters informatique ou mathématiques appliquées, élèves ingénieurs. - Traduit de l'anglais. - Titre original : Introduction to deep learning / Eugene Charniak. - ISBN 978-0-262-03951-2 -- PPN 252932625
Langues : Français (fre)
Tags : Apprentissage profond -- Manuels d'enseignement supérieur Apprentissage profond -- Problèmes et exercices Intelligence artificielle -- Manuels d'enseignement supérieur Intelligence artificielle -- Problèmes et exercices Machine learning -- Textbooks Machine learning -- Problems, exercises, etc. Artificial intelligence -- Textbooks Artificial intelligence -- Problems, exercices, etc. Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Résumé : La quatrième de couverture indique : "L'apprentissage profond (deep learning) a révolutionné l'intelligence artificielle et s'est très rapidement répandu dans de nombreux domaines d'activité. Grâce à une approche "orientée objet", ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les réseaux de neurones à propagation avant jusqu'aux réseaux non supervisés. Conçu comme un manuel d'apprentissage synthétique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compréhension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement. Ces exemples sont étudiés avec le logiciel Tensorflow. Les notions théoriques sont illustrées et complétées par une quarantaine d'exercices, dont la moitié sont corrigés." Note de contenu : Bibliogr. p. 153-155. Index p.157-162. Exercices en fin de chapitre. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-SA-006565 CHA-45 Ouvrages / Books OCA Bib. Géoazur Sophia-Antipolis SA-Salle-A213-Ouvrages Sorti jusqu'au 31/03/2025
Titre : Deep learning : foundations and concepts Type de document : texte imprimé Auteurs : Christopher M. Bishop (1959-....), Auteur ; Hugh Bishop, Auteur Editeur : Cham : Springer International Publishing Année de publication : 2024 Importance : 1 vol. (XX-649 p.) Présentation : ill. en noir et en coul. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-031-45467-7 Note générale : PPN 276470680 Langues : Anglais (eng) Tags : Intelligence artificielle -- Manuels d'enseignement supérieur Apprentissage profond -- Manuels d'enseignement supérieur Artificial intelligence -- Textbooks Machine learning -- Textbooks
Artificial intelligence -- Data processing -- TextbooksIndex. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Résumé : "This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. Covering key concepts relating to contemporary architectures and techniques, this essential book equips readers with a robust foundation for potential future specialization. The field of deep learning is undergoing rapid evolution, and therefore this book focusses on ideas that are likely to endure the test of time. The book is organized into numerous bite-sized chapters, each exploring a distinct topic, and the narrative follows a linear progression, with each chapter building upon content from its predecessors. This structure is well-suited to teaching a two-semester undergraduate or postgraduate machine learning course, while remaining equally relevant to those engaged in active research or in self-study. A full understanding of machine learning requires some mathematical background and so the book includes a self-contained introduction to probability theory. However, the focus of the book is on conveying a clear understanding of ideas, with emphasis on the real-world practical value of techniques rather than on abstract theory. Complex concepts are therefore presented from multiple complementary perspectives including textual descriptions, diagrams, mathematical formulae, and pseudo-code." (4e de couverture) Note de contenu : Contient des exercices
Bibliographie p. 625-640. Index
Sommaire : 1. The deep learning revolution -2. Probabilities -3. Standard distributions -4. Single-layer networks: regression -5. Single-layer networks: classification -6. Deep neural networks -7. Gradient descent -8. Backpropagation -9. Regularization -10. Convolutional networks -11. Structured distributions -12. Transformers -13. Graph neural networks -14. Sampling -15. Discrete latent variables -16. Continuous latent variables -17. Generative adversarial networks -18. Normalizing flows -19. Autoencoders -20. Diffusion models - Appendix A. Linear algebra - Appendix B. Calculus of variations - Appendix C. Lagrange multipliers -Deep learning : foundations and concepts [texte imprimé] / Christopher M. Bishop (1959-....), Auteur ; Hugh Bishop, Auteur . - Cham : Springer International Publishing, 2024 . - 1 vol. (XX-649 p.) : ill. en noir et en coul. ; 25 cm.
ISBN : 978-3-031-45467-7
PPN 276470680
Langues : Anglais (eng)
Tags : Intelligence artificielle -- Manuels d'enseignement supérieur Apprentissage profond -- Manuels d'enseignement supérieur Artificial intelligence -- Textbooks Machine learning -- Textbooks
Artificial intelligence -- Data processing -- TextbooksIndex. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Résumé : "This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. Covering key concepts relating to contemporary architectures and techniques, this essential book equips readers with a robust foundation for potential future specialization. The field of deep learning is undergoing rapid evolution, and therefore this book focusses on ideas that are likely to endure the test of time. The book is organized into numerous bite-sized chapters, each exploring a distinct topic, and the narrative follows a linear progression, with each chapter building upon content from its predecessors. This structure is well-suited to teaching a two-semester undergraduate or postgraduate machine learning course, while remaining equally relevant to those engaged in active research or in self-study. A full understanding of machine learning requires some mathematical background and so the book includes a self-contained introduction to probability theory. However, the focus of the book is on conveying a clear understanding of ideas, with emphasis on the real-world practical value of techniques rather than on abstract theory. Complex concepts are therefore presented from multiple complementary perspectives including textual descriptions, diagrams, mathematical formulae, and pseudo-code." (4e de couverture) Note de contenu : Contient des exercices
Bibliographie p. 625-640. Index
Sommaire : 1. The deep learning revolution -2. Probabilities -3. Standard distributions -4. Single-layer networks: regression -5. Single-layer networks: classification -6. Deep neural networks -7. Gradient descent -8. Backpropagation -9. Regularization -10. Convolutional networks -11. Structured distributions -12. Transformers -13. Graph neural networks -14. Sampling -15. Discrete latent variables -16. Continuous latent variables -17. Generative adversarial networks -18. Normalizing flows -19. Autoencoders -20. Diffusion models - Appendix A. Linear algebra - Appendix B. Calculus of variations - Appendix C. Lagrange multipliers -Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-010919 010919 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Sorti jusqu'au 12/12/2025