Apprendre le Deep Learning par la pratique

Apprendre le Deep Learning par la pratique

«Apprendre le Deep Learning par la pratique» est un manuel interactif open source en chinois sur l'apprentissage profond. Par une combinaison de code, de mathématiques et de discussions, il aide les lecteurs à maîtriser de manière systématique la théorie et la pratique du deep learning, même à partir de zéro.
Note:
5
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Fonctionnalités de Apprendre le Deep Learning par la pratique

Fournit des codes exécutables pour PyTorch, TensorFlow et d'autres frameworks, assurant un lien étroit entre théorie et pratique
Méthode d'apprentissage interactive via Jupyter Notebook, permettant de modifier le code en ligne et d'observer les résultats instantanément
Couvre de la régression linéaire aux modèles d'avant-garde comme les Transformers, contenu complet et mis à jour en continu
Accompagné des vidéos de cours présentées par Li Mu, formant un parcours d'apprentissage multimodal
Adopté par près de 500 universités dans le monde, reconnu pour la qualité du contenu et l'utilité pédagogique

Cas d'usage de Apprendre le Deep Learning par la pratique

Utilisé par les enseignants et étudiants en informatique comme manuel principal ou référence pour les cours d'apprentissage profond
Ingénieurs ou développeurs souhaitant se reconvertir vers l'IA, pour apprendre de manière structurée les techniques essentielles du deep learning
Professionnels et chercheurs en data science qui ont besoin d'exemples de code et d'explications théoriques rapides
Participants à des compétitions comme Kaggle, pour apprendre les techniques pratiques et la construction de modèles
Apprenants individuels souhaitant pratiquer sans configurer d'environnement local grâce à l'environnement interactif en ligne

FAQ sur Apprendre le Deep Learning par la pratique

QQu'est-ce que «Apprendre le Deep Learning par la pratique» ? À qui s'adresse ce livre ?

C'est un manuel interactif open source en chinois sur l'apprentissage profond, destiné aux étudiants en informatique, aux ingénieurs en reconversion vers l'IA, aux chercheurs et à toute personne souhaitant apprendre de manière systématique la théorie et la pratique du deep learning.

QQuelles connaissances sont nécessaires pour suivre ce manuel ?

Il est recommandé d'avoir des bases en programmation Python. Le manuel reprend les fondements mathématiques, de sorte que les débutants peuvent suivre les chapitres dans l'ordre et acquérir progressivement les notions mathématiques et les compétences sur les frameworks en pratiquant.

QQuels frameworks de deep learning sont fournis avec des exemples de code ?

La deuxième édition propose principalement des implémentations pour PyTorch, TensorFlow, NumPy/MXNet, PaddlePaddle et JAX, ce qui permet aux utilisateurs de choisir le framework qui leur convient.

QExiste-t-il une version imprimée et en quoi diffère-t-elle de la version en ligne ?

Oui. La deuxième édition (version PyTorch) est disponible en version papier sur JD.com et Dangdang. Le contenu est globalement identique à la version en ligne, pratique pour la lecture hors ligne.

QComment obtenir les dernières mises à jour du livre ?

Tout le contenu est open source sur GitHub ; il est conseillé de suivre le dépôt GitHub pour récupérer les derniers codes et mises à jour des chapitres.

QOù puis-je regarder les cours vidéo de Li Mu associés au manuel ?

Les vidéos pédagogiques de la version PyTorch sont disponibles sur Bilibili, y compris les replays des sessions en direct, et sont synchronisées avec le contenu du manuel.