Deep Learning avec Keras et TensorFlow - 3e ed. : Mise en oeuvre et cas concrets PDF

L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grace a de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique.
La 3^e edition de cet ouvrage de reference, tres remaniee, tient compte des recentes avancees.

• Construire et entrainer de nombreuses architectures de reseaux de neurones pour classification et regression a l'aide de Keras et TensorFlow 2.
• Decouvrir les mecanismes d'attention, les grands modeles de langage (LLM) tels que GPT-4, les reseaux antagonistes generatifs (GAN), les modeles de diffusion tels que DALL-E 2, la detection d'objets, la segmentation semantique, etc.
• Explorer Keras, l'API officielle de haut niveau pour TensorFlow 2, desormais compatible egalement avec PyTorch et JAX.
• Entrainer de grands modeles a l'aide de TF Data, de l'API de strategies de distribution, de TF Serving, de Keras Tuner, ou encore de la bibliotheque Transformers de Hugging Face.
• Passer a l'echelle superieure sur la plateforme Google Vertex AI, ou deployer sur des appareils mobiles.
• Creer des agents d'apprentissage autonomes avec l'apprentissage par renforcement profond.