Description
Le manuel Deep Learning, rédigé par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, constitue une ressource fondamentale pour les personnes souhaitant s'initier aux domaines de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. La version complète en ligne du livre est accessible gratuitement, garantissant une large disponibilité pour les étudiants comme pour les praticiens. Pour ceux qui préfèrent une copie physique, le livre peut être commandé sur Amazon.
Le manuel est structuré en trois parties, commençant par les mathématiques appliquées essentielles et les bases de l'apprentissage automatique, incluant l'algèbre linéaire, les probabilités, la théorie de l'information, le calcul numérique et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique. La Partie II aborde les réseaux profonds pratiques modernes, couvrant les réseaux à propagation avant, la régularisation, l'optimisation, les réseaux convolutionnels, la modélisation de séquences, la méthodologie pratique et les applications.
La Partie III se concentre sur la recherche en apprentissage profond, explorant des sujets tels que les modèles de facteurs linéaires, les auto-encodeurs, l'apprentissage de représentations, les modèles probabilistes structurés, les méthodes de Monte-Carlo, l'inférence approximative et les modèles génératifs profonds. Cette couverture complète vise à doter les lecteurs de connaissances théoriques et d'aperçus pratiques dans le domaine en évolution rapide de l'apprentissage profond.
Les auteurs fournissent des ressources pour citer le livre, y compris une entrée bibtex et des fichiers modèles pour LaTeX. Ils maintiennent également une section FAQ pour répondre aux questions courantes, telles que la disponibilité du PDF (qui est restreinte en raison d'accords avec l'éditeur) et la raison du format HTML pour la version web. Les suggestions d'amélioration et les corrections de fautes de frappe sont les bienvenues par e-mail à feedback@deeplearningbook.org, bien que des changements majeurs ne soient pas anticipés puisque le livre est complet et imprimé.
Le public cible comprend les étudiants poursuivant des diplômes en informatique, en intelligence artificielle ou dans des domaines connexes, ainsi que les chercheurs et les professionnels de l'industrie cherchant à approfondir leur compréhension des techniques d'apprentissage profond. Les explications détaillées et la large portée du livre en font une référence inestimable pour toute personne impliquée dans le développement et l'application de l'apprentissage automatique.
Détails du livre
Couverture complète de la théorie et de la pratique de l'apprentissage profond
Inclut les mathématiques fondamentales et les bases de l'apprentissage automatique
Sections détaillées sur les réseaux profonds modernes et les sujets de recherche
Version en ligne disponible gratuitement
Copie physique disponible à l'achat sur Amazon
Rédigé par des chercheurs de premier plan : Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville
Fournit une entrée bibtex pour la citation
Offre des fichiers modèles pour LaTeX
Inclut une section FAQ
Les errata et les problèmes connus sont documentés
Adresse e-mail fournie pour les commentaires et suggestions
À qui s'adresse ce livre
- Étude académique
- Développement professionnel
- Référence de recherche
- Apprentissage autonome
- Implémentation pratique
