(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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