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Artículo: AMZ-B0GCS8TDGC

Deep Learning Complet: Réseaux neuronaux, CNN, LSTM, Transformers et implémentation en Python (French Edition)

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Le Deep Learning est au cœur des plus grandes avancées technologiques actuelles : vision par ordinateur, langage naturel, reconnaissance vocale, recommandation, robots intelligents… Ce livre Deep Learning Complet vous offre une exploration claire, pratique et entièrement structurée de toutes les briques essentielles nécessaires pour comprendre, construire et déployer des réseaux neuronaux modernes. Grâce à un parcours progressif, illustré et orienté pratique, vous apprendrez :Les bases fondamentales des réseaux neuronaux artificiels : architecture, propagation avant, rétropropagation, fonctions d’activation et optimisation.L’univers des CNN (Convolutional Neural Networks) pour la vision : détection d’objets, classification, filtres, pooling, architectures célèbres et astuces d’entraînement.Les LSTM, GRU et réseaux récurrents pour le traitement des séquences : texte, séries temporelles, prévision, analyse de séquence.Les Transformers et modèles modernes : auto-attention, encoders/decoders, embeddings, NLP avancé et bases des LLM (Large Language Models).L’implémentation pratique en Python, avec TensorFlow et PyTorch : création de modèles, entraînement, tuning, métriques et gestion des datasets.Des projets réels et concrets : classification d’images, analyse de sentiments, prévision temporelle, génération de texte, modèles attentionnels.Les bonnes pratiques pour optimiser la performance, éviter l’overfitting, surveiller l’apprentissage et préparer le déploiement.Clair, complet et conçu pour la pratique, cet ouvrage est parfait pour les étudiants, développeurs, chercheurs débutants ou passionnés souhaitant maîtriser le Deep Learning de manière sérieuse et structurée. Un guide incontournable pour apprendre à construire des modèles modernes — de A à Z, sans détour. Le Deep Learning est au cœur des plus grandes avancées technologiques actuelles : vision par ordinateur, langage naturel, reconnaissance vocale, recommandation, robots intelligents… Ce livre Deep Learning Complet vous offre une exploration claire, pratique et entièrement structurée de toutes les briques essentielles nécessaires pour comprendre, construire et déployer des réseaux neuronaux modernes. Grâce à un parcours progressif, illustré et orienté pratique, vous apprendrez :Les bases fondamentales des réseaux neuronaux artificiels : architecture, propagation avant, rétropropagation, fonctions d’activation et optimisation.L’univers des CNN (Convolutional Neural Networks) pour la vision : détection d’objets, classification, filtres, pooling, architectures célèbres et astuces d’entraînement.Les LSTM, GRU et réseaux récurrents pour le traitement des séquences : texte, séries temporelles, prévision, analyse de séquence.Les Transformers et modèles modernes : auto-attention, encoders/decoders, embeddings, NLP avancé et bases des LLM (Large Language Models).L’implémentation pratique en Python, avec TensorFlow et PyTorch : création de modèles, entraînement, tuning, métriques et gestion des datasets.Des projets réels et concrets : classification d’images, analyse de sentiments, prévision temporelle, génération de texte, modèles attentionnels.Les bonnes pratiques pour optimiser la performance, éviter l’overfitting, surveiller l’apprentissage et préparer le déploiement.Clair, complet et conçu pour la pratique, cet ouvrage est parfait pour les étudiants, développeurs, chercheurs débutants ou passionnés souhaitant maîtriser le Deep Learning de manière sérieuse et structurée. Un guide incontournable pour apprendre à construire des modèles modernes — de A à Z, sans détour.

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