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      par auteur:
     
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  •  Foster , David , 19..-.... , informaticien
     
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  •  Friston , Karl J. , 1959-.... , neurobiologiste
     
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  •  Maniez , Dominique , 1962-....
     
     
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    Auteur : 
    Foster , David , 19..-.... , informaticien
    Maniez , Dominique , 1962-....
    Titre : 
    Deep learning génératif , David Foster ; [traduction de l'anglais, Dominique Maniez] ; [avant-propos Karl Friston,...]
    Editeur : 
    Paris : First interactive , DL 2024
    Description : 
    1 volume (XII-456 pages) : illustrations, couverture illustrée en couleur ; 23 cm
    ISBN: 
    978-2-4120-9269-9 , br. , 39,95 EUR
    Notes : 
    Notes webogr. Index
    La page de titre mentionne l'éditeur de la version originale : O'Reilly
    "En matière de nouvelles technologies, l'IA générative est le sujet dont on parle le plus en ce moment. Ce livre pratique enseigne aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux data scientists l'utilisation de TensorFlow et de Keras pour créer de puissants modèles de deep learning génératif en partant de zéro, notamment des autoencodeurs variationnels (VAE), des réseaux antagonistes génératifs (GAN), des modèles Transformer, des flux de normalisation, des modèles basés sur l'énergie et des modèles de diffusion de débruitage. Le livre commence par les bases du deep learning, puis vous mène en douceur vers les architectures de pointe. Grâce à des conseils et des astuces, vous saurez exploiter vos modèles afin qu'ils apprennent plus efficacement et deviennent plus créatifs. Vous découvrirez également l'avenir de l'IA générative et comment tirer parti de cette nouvelle technologie exceptionnelle. Modifiez des expressions faciales sur des photos avec les VAE. Entraînez les GAN à générer des images à partir de votre propre jeu de données. Produisez de nouvelles variétés de fleurs avec des modèles de diffusion. Entraînez les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT pour la génération de textes. Explorez les architectures de pointe telles que StyleGAN2 et ViT-VQGAN. Composez de la musique polyphonique avec les modèles Transformer et MuseGAN. Comprenez comment les modèles du monde peuvent résoudre les tâches d'apprentissage par renforcement. Explorez les modèles multimodaux tels que DALL.E 2, Imagen et Stable Diffusion."
    Sujet : 
    TensorFlow . logiciel
    Intelligence artificielle
    Apprentissage profond
    Réseaux neuronaux (informatique)
    Programmation générative
    Intelligence artificielle -- Musique
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    Exemplaires
    SiteEmplacementCoteType de prêtStatut 
    Site des CercladesRez-de-chaussée006.3 FOSPrêtDisponibleRéserver
    Site de Saint-MartinRotonde006.3 FOSPrêtDisponibleRéserver
    Site de SarcellesSalle de lecture006.3 FOSPrêtDisponibleRéserver


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