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Deep Learning avec Pytorch - Mise en oeuvre et cas concrets
(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



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 :
  • 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.
Tous les exemples de code seront disponibles en ligne sous  la forme de notebooks Jupyter sur https://github.com/ageron

A commander, expédié sous 48 heures à parution

49.00 €