Présentation détaillée du projet Deep Learning Book

Aperçu du projet

Deep Learning Book est un manuel conçu pour aider les étudiants et les professionnels à se lancer dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier dans le domaine de l'apprentissage profond. La version en ligne du livre est maintenant terminée et continuera d'être disponible gratuitement en ligne.

Informations sur les auteurs

Ce livre a été co-écrit par trois experts de premier plan dans le domaine de l'apprentissage profond :

• Ian Goodfellow - Inventeur des réseaux antagonistes génératifs (GAN), ancien chercheur chez Google Brain
• Yoshua Bengio - Lauréat du prix Turing 2018, l'un des trois géants de l'apprentissage profond
• Aaron Courville - Professeur à l'Université de Montréal, expert en recherche sur l'apprentissage profond

Informations sur la publication

@book{Goodfellow-et-al-2016, 
    title={Deep Learning}, 
    author={Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville}, 
    publisher={MIT Press}, 
    note={\url{http://www.deeplearningbook.org}}, 
    year={2016} 
}

• Éditeur: MIT Press
• Année de publication: 2016
• ISBN: 978-0262035613

Caractéristiques du projet

1. Accès gratuit en ligne

• La version complète en ligne est disponible gratuitement et de manière permanente
• La version web est au format HTML, ce qui facilite la lecture en ligne
• Prise en charge de l'impression directe depuis le navigateur (Chrome recommandé)

2. Autorité et exhaustivité

• C'est le livre le plus complet sur l'apprentissage profond à ce jour
• Il couvre les fondements théoriques, la méthodologie et les applications pratiques de l'apprentissage profond
• Il est utilisé comme manuel dans de nombreuses universités du monde entier

3. Normes académiques

• Fournit un format de citation académique standard
• Contient une notation mathématique complète et un système de symboles
• Fournit un modèle de fichier LaTeX pour la rédaction académique

Caractéristiques techniques

Structure du contenu

• Fondements théoriques: Couvre les bases mathématiques telles que l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et la théorie de l'information
• Fondements de l'apprentissage automatique: Présente les concepts traditionnels de l'apprentissage automatique
• Noyau de l'apprentissage profond: Explique en détail les concepts fondamentaux tels que les réseaux de neurones et la rétropropagation
• Applications pratiques: Comprend des applications telles que les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux de neurones récurrents

Mise en œuvre technique

• Fourni au format HTML pour la lecture en ligne
• Prise en charge de l'affichage complet des formules mathématiques
• Fournit un index des symboles et un glossaire complets

Comment l'obtenir

Version gratuite en ligne

• Site officiel: https://www.deeplearningbook.org/
• Entièrement gratuit, aucune inscription requise

Version papier

• La version papier peut être achetée via des plateformes telles qu'Amazon
• Prise en charge de la livraison dans le monde entier

Ressources académiques

• Fournit des modèles LaTeX et des tableaux de symboles à télécharger
• Prise en charge des citations académiques et de l'utilisation pédagogique

Communauté et support

Canaux officiels

• Liste de diffusion officielle: deeplearningbook Google Groups
• Adresse e-mail pour les commentaires: feedback@deeplearningbook.org

Contributions de la communauté

• Bienvenue aux corrections d'erreurs et aux suggestions d'exercices
• Maintient une liste des problèmes connus
• Fournit un support technique et des réponses aux questions

Conseils d'utilisation

Public cible

• Débutants et professionnels de l'apprentissage automatique
• Étudiants en informatique et dans les domaines connexes
• Chercheurs et ingénieurs

Parcours d'apprentissage

1. Maîtriser d'abord les bases mathématiques nécessaires (algèbre linéaire, théorie des probabilités)
2. Apprendre progressivement les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
3. Étudier en profondeur les technologies de base de l'apprentissage profond
4. Consolider les connaissances théoriques en combinant des projets pratiques

Exigences techniques

• Il est recommandé d'utiliser le navigateur Chrome pour une expérience de lecture optimale
• Nécessite une certaine base en mathématiques et en programmation
• Peut être combiné avec d'autres ressources pratiques pour l'apprentissage

Précautions

• En raison des restrictions contractuelles avec MIT Press, aucune version électronique au format PDF ou autre format facilement copiable n'est fournie
• Le format HTML est utilisé comme mesure de protection des droits d'auteur numériques
• Seules de petites corrections seront apportées, il n'y aura pas de mises à jour de contenu à grande échelle
• Certains navigateurs peuvent avoir des problèmes d'affichage des symboles, il est recommandé d'utiliser la dernière version du navigateur