
Cahier d'exercices de mathématiques sur l'apprentissage profond et l'IA : 214 problèmes résolus au crayon et sur papier
Description
Introduction au livre
Maîtrisez les fondamentaux de l'apprentissage profond avec un simple crayon et du papier, sans aucune programmation.
Ce manuel pratique, plébiscité par les experts en IA du monde entier, est un ouvrage novateur qui vous permet d'apprendre les principes mathématiques de l'apprentissage profond par le calcul manuel, sans code ni programmation complexe.
Fortement recommandé pour ces personnes
● Les développeurs qui souhaitent bien comprendre l'IA et l'apprentissage automatique
● Les étudiants qui souhaitent acquérir de solides bases en mathématiques approfondies
● Les professionnels qui souhaitent connaître les principes, et non le fonctionnement interne de l'IA
Les chercheurs qui souhaitent développer leur intuition mathématique
Ce manuel pratique, plébiscité par les experts en IA du monde entier, est un ouvrage novateur qui vous permet d'apprendre les principes mathématiques de l'apprentissage profond par le calcul manuel, sans code ni programmation complexe.
Fortement recommandé pour ces personnes
● Les développeurs qui souhaitent bien comprendre l'IA et l'apprentissage automatique
● Les étudiants qui souhaitent acquérir de solides bases en mathématiques approfondies
● Les professionnels qui souhaitent connaître les principes, et non le fonctionnement interne de l'IA
Les chercheurs qui souhaitent développer leur intuition mathématique
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Aperçu
indice
introduction
Recommandation
1.
Produit scalaire
2.
Multiplication matricielle
3.
Couche linéaire (couche linéaire ou couche de transformation linéaire)
4.
Neurone artificiel (fonction d'activation)
5.
Lot (neurone artificiel)
6.
Connexion (Lot)
7.
Couche cachée (Connexion)
8.
Profond (réseau neuronal avec de nombreuses couches cachées)
9.
Couche large (avec de nombreux neurones)
10.
Softmax (fonction softmax ou fonction de distribution de probabilité)
11.
Pente
Recommandation
1.
Produit scalaire
2.
Multiplication matricielle
3.
Couche linéaire (couche linéaire ou couche de transformation linéaire)
4.
Neurone artificiel (fonction d'activation)
5.
Lot (neurone artificiel)
6.
Connexion (Lot)
7.
Couche cachée (Connexion)
8.
Profond (réseau neuronal avec de nombreuses couches cachées)
9.
Couche large (avec de nombreux neurones)
10.
Softmax (fonction softmax ou fonction de distribution de probabilité)
11.
Pente
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SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 1er décembre 2025
- Nombre de pages, poids, dimensions : 120 pages | 152 × 228 × 20 mm
- ISBN13 : 9791192991931
- ISBN10 : 1192991931
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Langue coréenne
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