Comprendre le Deep Learning : une introduction aux réseaux de neurones / Jean-Claude HEUDIN

Titre : Comprendre le Deep Learning : une introduction aux réseaux de neurones Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Claude HEUDIN, Auteur Editeur : Science-eBook Année de publication : 2016 Importance : 178 p. ISBN/ISSN/EAN : 979-10-91245-44-9 Note générale : Épigraphe Table des matières Introduction Annexes Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Prédicteurs et classifieurs Les réseaux de neurones L'apprentissage Programmer un réseau de neurones L'apprentissage profond Le Deep Learning en pratique

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B00014420	006.3 HEU	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Disponible

Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en œuvre et cas concrets / Aurélien GÉRON

Titre : Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en œuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien GÉRON, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Dunod Année de publication : 2024 Importance : 610 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-084769-3 Note générale : Table des matières Avant-propos Le mot de la fin Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Apprentissage profond Réseaux neuronaux (informatique) TensorFlow (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Les fondamentaux du Machine Learning Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras Entraînement de réseaux de neurones profonds Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs Traitement des séquences avec des RNN et des CNN Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion Apprentissage par renforcement Entraînement et déploiement à grande échelle de modèles TensorFlow

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Introduction to Deep Learning / Eugene CHARNIAK

Titre : Introduction to Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Eugene CHARNIAK, Auteur Editeur : The MIT Press Année de publication : 2018 Importance : 174 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03951-2 Note générale : Contents Preface Appendix Bibliography Index Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Feed-Forward Neural Nets Tensorflow Convolutional Neural Networks Word Embeddings and Recurrent NNs Sequence-to-Sequence Learning Deep Reinforcement Learning Unsupervised Neural-Network Models

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B00014494	006.3 CHA	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Disponible

Ordonnancer le trafic dans des réseaux déterministes grâce à l’apprentissage par renforcement / Adrien ROBERTY  

Titre : Ordonnancer le trafic dans des réseaux déterministes grâce à l’apprentissage par renforcement Type de document : thèse Auteurs : Adrien ROBERTY, Auteur ; Annie CHOQUET-GENIET, Directeur de thèse ; Frédéric RIDOUARD, Directeur de thèse ; Siwar BEN HADJ SA­ÏD, Directeur de thèse ; Henri BAUER, Directeur de thèse ; LIAS UR 20299 UP-ENSIP / ISAE-ENSMA, Commanditaire ; Katia JAFFRÈS-RUNSER, Rapporteur ; Abdelmadjid BOUABDALLAH, Rapporteur ; Nicolas NAVET, Examinateur ; Mireille SARKISS, Examinateur Importance : 111 p. Note générale : NNT 2024ESMA0001 Résumé Mots clés Remerciements Acronymes Symboles Sommaire Liste des tableaux liste des figures Introduction générale Bibliographie Glossaire Table des matières Résumé Mots clés Catégories : Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Apprentissage profond Industrie 4.0 Intelligence artificielle Ordonnancement (informatique) Temps réel (informatique) Résumé : CONTEXTE TECHNOLOGIQUE Les délais de bout en bout Time-Sensitive Networking Apprentissage automatique Apprentissage par renforcement État de l'art CONTRIBUTIONS Introduction aux contributions Configurer le TAS de manière indentique Configurer le TAS de manière individuelle CONCLUSION GÉNÉRALE ET PERSPECTIVES En ligne : https://theses.hal.science/tel-04634443

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Quand la machine apprend : La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond / Yann LE CUN

Titre : Quand la machine apprend : La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond Type de document : texte imprimé Auteurs : Yann LE CUN, Auteur ; Caroline BRIZARD, Auteur Editeur : Editions Odile Jacob Année de publication : 2019 Importance : 394 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7381-4931-2 Note générale : Table Introduction Conclusion Glossaire Remerciements Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : La révolution de l'IA Brève histoire de l'IA... et de ma carrière Machines apprenantes simples Apprentissage par minimisation, théorie de l'apprentissage Réseaux profonds et rétropropagation Les réseaux convolutifs, piliers de l'IA Dans le ventre de la machine ou le deep learning aujourd'hui Les années Facebook Et demain ? Perspectives et défis de l'IA Enjeux

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B00014478	006.3 LEC	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Disponible

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