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Guide complet du deep learning : réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN) et modèles génératifs - Softcover
Synopsis
Ce livre propose une introduction complète et structurée aux fondements, aux architectures et aux applications de l'apprentissage profond. En commençant par des concepts mathématiques de base tels que l'algèbre linéaire, les probabilités et l'optimisation, il construit une base solide pour comprendre les réseaux neuronaux modernes. Les lecteurs sont ensuite guidés à travers les principales architectures d'apprentissage profond, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les LSTM pour la modélisation de séquences, et les modèles génératifs avancés tels que les autoencodeurs, les autoencodeurs variationnels (VAE) et les réseaux adversoriels génératifs (GAN). Chaque chapitre présente des explications claires, des diagrammes et des exemples pratiques pour simplifier les concepts complexes. Conçu pour les étudiants, les enseignants et les praticiens de l'IA, le livre fournit à la fois une profondeur théorique et des aperçus pratiques. Il constitue une référence complète pour tous ceux qui cherchent à comprendre, construire et appliquer efficacement des modèles d'apprentissage profond à des problèmes réels de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et d'IA générative.
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Guide complet du deep learning
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Guide complet du deep learning
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Guide complet du deep learning : réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN) et modèles génératifs (French Edition)
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Guide complet du deep learning : réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN) et modèles génératifs
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Editions Notre Savoir Apr 2026, 2026
ISBN 10: 6209878792
ISBN 13: 9786209878794
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Guide complet du deep learning : réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN) et modèles génératifs
Print on DemandSeller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce livre propose une introduction complète et structurée aux fondements, aux architectures et aux applications de l'apprentissage profond. En commençant par des concepts mathématiques de base tels que l'algèbre linéaire, les probabilités et l'optimisation, il construit une base solide pour comprendre les réseaux neuronaux modernes. Les lecteurs sont ensuite guidés à travers les principales architectures d'apprentissage profond, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les LSTM pour la modélisation de séquences, et les modèles génératifs avancés tels que les autoencodeurs, les autoencodeurs variationnels (VAE) et les réseaux adversoriels génératifs (GAN). Chaque chapitre présente des explications claires, des diagrammes et des exemples pratiques pour simplifier les concepts complexes. Conçu pour les étudiants, les enseignants et les praticiens de l'IA, le livre fournit à la fois une profondeur théorique et des aperçus pratiques. Il constitue une référence complète pour tous ceux qui cherchent à comprendre, construire et appliquer efficacement des modèles d'apprentissage profond à des problèmes réels de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et d'IA générative. Seller Inventory # 9786209878794
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Guide complet du deep learning (Paperback)
Print on DemandSeller: CitiRetail, Stevenage, United Kingdom
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Paperback. Condition: new. Paperback. Ce livre propose une introduction complete et structuree aux fondements, aux architectures et aux applications de l'apprentissage profond. En commencant par des concepts mathematiques de base tels que l'algebre lineaire, les probabilites et l'optimisation, il construit une base solide pour comprendre les reseaux neuronaux modernes. Les lecteurs sont ensuite guides a travers les principales architectures d'apprentissage profond, y compris les reseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images, les reseaux neuronaux recurrents (RNN) et les LSTM pour la modelisation de sequences, et les modeles generatifs avances tels que les autoencodeurs, les autoencodeurs variationnels (VAE) et les reseaux adversoriels generatifs (GAN). Chaque chapitre presente des explications claires, des diagrammes et des exemples pratiques pour simplifier les concepts complexes. Concu pour les etudiants, les enseignants et les praticiens de l'IA, le livre fournit a la fois une profondeur theorique et des apercus pratiques. Il constitue une reference complete pour tous ceux qui cherchent a comprendre, construire et appliquer efficacement des modeles d'apprentissage profond a des problemes reels de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et d'IA generative. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209878794
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Guide complet du deep learning
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Guide complet du deep learning : réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN) et modèles génératifs
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Editions Notre Savoir Apr 2026, 2026
ISBN 10: 6209878792
ISBN 13: 9786209878794
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ce livre propose une introduction complète et structurée aux fondements, aux architectures et aux applications de l'apprentissage profond. En commençant par des concepts mathématiques de base tels que l'algèbre linéaire, les probabilités et l'optimisation, il construit une base solide pour comprendre les réseaux neuronaux modernes. Les lecteurs sont ensuite guidés à travers les principales architectures d'apprentissage profond, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les LSTM pour la modélisation de séquences, et les modèles génératifs avancés tels que les autoencodeurs, les autoencodeurs variationnels (VAE) et les réseaux adversoriels génératifs (GAN). Chaque chapitre présente des explications claires, des diagrammes et des exemples pratiques pour simplifier les concepts complexes. Conçu pour les étudiants, les enseignants et les praticiens de l'IA, le livre fournit à la fois une profondeur théorique et des aperçus pratiques. Il constitue une référence complète pour tous ceux qui cherchent à comprendre, construire et appliquer efficacement des modèles d'apprentissage profond à des problèmes réels de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et d'IA générative.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 136 pp. Französisch. Seller Inventory # 9786209878794