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L’objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâce à de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique. La 3e édition de cet ouvrage de référence, très remaniée, tient compte des récentes avancées. Construire et entraîner de nombreuses architectures de réseaux de neurones pour classification et régression à l’aide de Keras et TensorFlow 2. Découvrir les mécanismes d’attention, les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4, les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les modèles de diffusion tels que DALL-E 2, la détection d’objets, la segmentation sémantique, etc.