Cet ouvrage s'adresse aux �tudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliqu�es, ainsi qu'aux �l�ves ing�nieurs. L'apprentissage profond (deep learning) a r�volutionn� l'intelligence artificielle et s'est tr�s rapidement r�pandu dans de nombreux domaines d'activit�. Gr�ce � une approche "orient�e projet", ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les r�seaux de neurones � propagation avant jusqu'aux r�seaux non supervis�s. Con�u comme un manuel d'apprentissage synth�tique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compr�hension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement. Ces exemples sont �tudi�s avec le logiciel TensorFlow. Les notions th�oriques sont illustr�es et compl�t�es par une quarantaine d'exercices, dont la moiti� sont corrig�s.

Acerca del autor

Professeur d'informatique et de sciences cognitives � l'Universit� Brown (� Providence, Rhode Island). Il est titulaire d'un doctorat en informatique au M.I.T. Son domaine de recherche est la compr�hension des langages naturels.

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