Abonnements illimitésNos offres d'abonnement
Tous les contenus 24h/24, 7j/7
Nos rubriques
Nos meilleures ventes Nos nouveautés Prochaines parutions Devenez auteur

Intelligence artificielle vulgarisée Le Machine Learning et le Deep Learning par la pratique

  • En stock

    Livraison à 0,01€

    Version en ligne offerte

  • Imprimé
  • En ligne
29,90Bientôt disponible !
Ajouter au panier
Inclus dans l'abonnement :Livres et vidéos en illimitéTous les livres, vidéos, et cours en ligne, 24h/24, 7j/7, pour 49 / mois sans engagement

Présentation

L'intelligence artificielle est aujourd'hui incontournable. Ce livre a pour objectif de présenter de façon vulgarisée les concepts du Machine Learning et du Deep Learning pour les mettre en application dans des projets basés sur de l'intelligence artificielle, en mettant de côté autant que possible les formules mathématiques et statistiques. Il s'adresse avant tout aux développeurs mais intéressera également toute personne novice en la matière.

Avec une démarche progressive, chaque notion étudiée dans ce livre est illustrée par des cas pratiques écrits en langage Python. Des connaissances dans ce langage sont ainsi un plus.

Après une introduction à l'intelligence artificielle et l'identification des craintes qu'elle suscite, l'auteur propose quelques rappels sur les fondamentaux du langage Python ainsi qu'une révision de certaines notions statistiques pour appréhender au mieux les algorithmes du Machine Learning. Le lecteur peut ensuite mettre en pratique certains de ces algorithmes et découvrir comment donner la faculté à sa machine de prédire des valeurs et de réaliser des classifications.

Vient ensuite l'étude de l'apprentissage non supervisé et de l'usage des réseaux de neurones qui permet de surcroît au lecteur de découvrir comment les neurosciences ont eu un impact sur l'intelligence artificielle. Le livre se termine avec la réalisation de cas pratiques : un premier mêlant réseau de neurones et parole et un second relatif au premier chatbot.

Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.



Retrouvez le webinaire consacré à l'intelligence artificielle vulgarisée


Grâce à ce webinaire, découvrez l'IA vulgarisée : le machine learning et le deep learning par la pratique


Quizinclus dans
la version en ligne !
  • Testez vos connaissances à l'issue de chaque chapitre
  • Validez vos acquis

Table des matières

Caractéristiques

Imprimé
  • 434 pages
  • Livre (broché) - 17 x 21 cm
  • Niveau : Initié à confirmé
  • Date de parution : septembre 2019
  • ISBN : 978-2-409-02073-5
  • EAN : 9782409020735
  • Ref. ENI : RIIAVUL
  • Expédié dans les 24 heures
En ligne

Téléchargement

Revue de presse

DEVELOPPEZ.COM
Avec cet excellent livre, le domaine d'application auquel ce livre fait référence, « l'intelligence artificielle » (notez les guillemets c'est important) est un domaine qui n'est pas si récent théoriquement parlant mais un domaine qui a connu une renaissance assez spectaculaire depuis le début des années 2000 au gré des progrès informatiques.

Ce livre vous emmène de manière très instructive de la genèse du concept d' « IA » aux usages modernes et à leurs applications pratiques. Après une brève introduction à Python (le minimum vital pour arriver à faire quelques tests grandeur nature), un survol des concepts mathématiques sous-jacents qui structurent les algorithmes d'apprentissage profond, vous plongez directement la tête dans des exemples concrets utilisant les bibliothèques actuelles disponibles dans le monde Python.

L'auteur accomplit un vrai tour de force : aborder les concepts abstraits tout en faisant bien attention à ne pas perdre le lecteur en route (n'oublions pas que le but de ce livre c'est du vulgariser un domaine qui nécessite des compétences en mathématiques très pointues). Cela offre la possibilité d'aller se documenter à côté pour les fondus des maths. Un florilège de mots doux : régression linéaire univariée, linéaire multiple, polynômiale, apprentissage supervisé, non supervisé, arbre de décision, agrégation de modèles, mélange Gaussien, réseaux neuronaux ou le DBSCAN pour Density Based Spatial Clustering of Application With Noise.

Une fois ces chapitres passés, on bascule dans les cas pratiques expliqués patiemment et totalement réalisables pas à pas sur son ordinateur. Vous allez apprendre à classer, prédire et ranger les informations. Les bibliothèques dans ce domaine étant open-source, Aurélien VANNIEUWENHUYZE, montre et explique comment les installer et les utiliser à bon escient. C'est le principe de la boîte noire. Vous utilisez sans décortiquer, bien que dans certains cas, les variantes dans la manière de faire l'apprentissage profond et les différences dans les résultats sont clairement abordées. La partie la plus technique est celle qui montre l'utilisation de l'outil open-source de Google : TensorFlow. Vous touchez du doigt l'étendue des possibles...

Cerise sur le gâteau, tous les fichiers utilisés dans les démonstrations sont disponibles sur le site de l'éditeur.

Avec ce livre, vous apprendrez que sans entraînement, l'intelligence artificielle n'est rien. Et que comme pour toute chose, l'apprentissage conditionne une bonne partie des résultats. C'est clairement un livre à posséder tant il met à portée de main un domaine d'activité abstrait, ardu et incontournable. Bref, à garder dans sa bibliothèque.

28/11/2019

Pour aller plus loin

abonnement
javascript - framework - web - video - videos - vidéos - tuto - tutos - tutorial - tutoriel - tutoriels Django
Restons connectés !
En complétant ce formulaire, vous acceptez d'être contacté afin de recevoir des informations sur nos produits et services ainsi que nos communications marketing. Vous aurez la possibilité de vous désabonner de nos communications à tout moment. Pour plus d'informations, cliquez ici.