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Arnaud Bodin

Deepmath - Mathématiques (simples) des réseaux de neurones (pas trop compliqués): Algorithmes et mathématiques Broché – 24 janvier 2021

de Arnaud Bodin (Auteur), François Recher (Auteur)

4,8 40 évaluations

Fait partie de : Livres Exo7 (8 livres)

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L'intelligence artificielle a fait d'énormes progrès grâce aux réseaux de neurones. Les ordinateurs jouent maintenant aux échecs, pilotent des voitures et détectent des maladies, souvent mieux que les humains !Ce livre détaille les bases mathématiques qui se cachent derrière ces réseaux et vous explique comment programmer simplement des réseaux de neurones.Chapitres : Dérivée • Python : numpy et matplotlib avec une variable • Fonctions de plusieurs variables • Python : numpy et matplotlib avec deux variables • Réseau de neurones • Python : tensorflow avec keras - partie 1 • Gradient • Descente de gradient • Rétropropagation • Python : tensorflow avec keras - partie 2 • Convolution : une dimension • Convolution • Convolution avec Python • Convolution avec tensorflow/keras • Tenseurs • Probabilités

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Fait partie de la série

Livres Exo7
Nombre de pages de l'édition imprimée

342 pages
Langue

Français
Date de publication

24 janvier 2021
Dimensions

19.05 x 1.98 x 23.5 cm
ISBN-13

979-8692672872
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Détails sur le produit

ASIN ‏ : ‎ B08TRRNBMQ
Éditeur ‏ : ‎ Independently published (24 janvier 2021)
Langue ‏ : ‎ Français
Broché ‏ : ‎ 342 pages
ISBN-13 ‏ : ‎ 979-8692672872
Poids de l'article ‏ : ‎ 739 g
Dimensions ‏ : ‎ 19.05 x 1.98 x 23.5 cm

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Arnaud Bodin

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Meilleures évaluations de France

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Bonnin

Très bon livre

Commenté en France 🇫🇷 le 2 mai 2023

Achat vérifié

Les informaticiens purs et les mathématiciens fous de démonstrations vont détester ce livre! Mais pour tous les autres c'est le chaînon manquant dans la littérature. Grâce à ce livre, on peut directement mettre en application les mathématiques associées à Python et l'IA. je le recommande fortement

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Utile

Hubert Flocard

Simple, Rigoureux, Efficace

Commenté en France 🇫🇷 le 13 octobre 2021

Achat vérifié

Ce livre permet une approche progressive des méthodes des réseaux de neurones (pour ceux qui préfèrent prendre le temps de lire bien sûr).
Il explique simplement comment 1) on peut mettre en place un réseau 2) on peut l'optimiser par la méthode propagation inverse qui est expliquée simplement dans son principe. Il indique finalement comment accéder à l'environnement keras/tensorflow qui permet aisément de mettre en place et de tester un réseau de neurones. Il explique bien la différence entre réseaux denses et ceux qui utilisent les techniques de convolution semble-t-il surtout utiles pour le traitement d'images). Schémas, diagrammes, courbes, formules et lignes de code forment un tout très pédagogique.
On ne peut guère demander mieux.
En fait je vais demander mieux : si on comprend bien comment on met en place et comment on utilise un réseau de neurones, on ne voit pas quelle est la méthodologie qui conduit à choisir un réseau de neurones associé à un problème plutôt qu'un autre (combien de couches ? combien de neurones par couche ?). De plus si le livre indique plusieurs méthodes d'optimisation au dela de la plus simple (sgd) il ne nous dit pas quelles sont les idées sous-jacentes qui rendent par exemple "adam" meilleure que sgd. De plus en utilisant deux méthodes (sgd et adam) sur le même réseau, avec la même fonction "loss" et traitant le même problème, l'analyse des distributions de coefficients montre qu'on converge vers des minimums différents qui ont pourtant des qualités de "précision" comparables sur les données de test. Qu'en penser?
Finalement un petit reproche quand même : la méthode indiquée pour accéder à la base de données images "cifar10" ne fonctionne plus et je n'arrive pas à en trouver une autre.

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6 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Yves Gack

Bonne et simple intro aux maths du deep learning

Commenté en France 🇫🇷 le 16 décembre 2022

Achat vérifié

Ouvrage écrit par un vrai prof... ça aide... Très bien fait

Commenté en France 🇫🇷 le 8 septembre 2021

Achat vérifié

Très bon livre, je le recommande vraiment pour ceux qui ont une connaissance avancée en codage des réseaux de neurones car il permet mieux appréhender la géométrie des réseaux de neurones artificiels permettant ainsi de construire des architectures nettement meilleures. Pour les novices, c'est l'OUVRAGE à prendre en main avant de se lancer dans des plus spécifiques et approfondies ! Ca m'a fait grand plaisir de lire et voir (YouTube) Arnaud Baudin. Quand j'ai vu que c’était lui, l'un des auteurs, j'ai compris que je pouvais avancer sans craintes car j'ai nettement utilisé ses ressources exo7 lorsque j'étais encore encore maths sup et spé et cela m'a beaucoup aidé ! S'agissant du prix, rien à dire !

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3 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Hibou92

Remarquable !!

Commenté en France 🇫🇷 le 4 mai 2021

Achat vérifié

Ce livre présente plein de qualités :
- Rigoureux, avec un peu de théorie mathématique (juste ce qu'il faut).
- Pratique et applicable : programmes de mise en œuvre en Python 3.
- Ecrit en français (pour les allergiques à l'anglais, mais ce n'est pas mon cas).
- 5 fois moins cher qu'un équivalent US.
Si vous vous intéressez au sujet (IA, Deep learning, Réseaux de Neurones) et vous vouliez un livre sérieux mais qui ne vous ensevelissent pas sous des montagnes de formules mathématiques inapplicables : c'est le LIVRE A ACHETER EN PRIORITE avant tout autre.

Ah si tous les auteurs Français avait une même préoccupation pour la pédagogie et la transmission du savoir on serait moins obligé d'acheter des livres US.

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12 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Kurapika

Le livre a avoir pour les réseaux de neurones artificiel

Commenté en France 🇫🇷 le 6 juin 2022

Achat vérifié

Livre parfait pour commencer , entretenir, approfondir ses projets en informatique des réseaux de neurones. Avec un rappel sur les mathématiques de base. Il y a aussi des vidéos YouTube pour accompagner. C'est super !!

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POULAIN

Excellent ouvrage didactique

Commenté en France 🇫🇷 le 7 août 2021

Achat vérifié

Le livre qui est associé à une série de cours visible sur YouTube, contient suffisamment de théorie pour fonder les applications en Python décrites dans l'ouvrage. Une bonne introduction au sujet, voire un peu plus.

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2 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Data scientist junior

Comprendre le deep learning pas à pas

Commenté en France 🇫🇷 le 20 avril 2021

Achat vérifié

Ce livre est un excellent ouvrage pour comprendre les mathématiques qui se cachent derrière les réseaux de neurones. De plus, il existe une chaîne youtube qui permets d'illustrer ce cours déjà très bien construit et qui démocratise les maths! Je recommande!

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2 personnes ont trouvé cela utile

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