Résumé
Destiné à ceux qui souhaitent comprendre et maîtriser la pratique du deep learning avec TensorFlow-Keras, cet ouvrage contenant des outils théoriques et pratiques illustrés par 42 programmes téléchargeables. Pour maîtriser l'IA, les réseaux de neurones, le perceptron multicouche, les réseaux convolutifs, entre autres. ©Electre 2026
Quatrième de couverture
Le deep learning avec TensorFlow/Keras
42 programmes Python pour passer de la théorie à la pratique
Cet ouvrage a pour objectif d'accompagner ingénieurs, scientifiques et étudiants dans l'apprentissage pratique du deep learning avec TensorFlow/Keras, les outils de Google dédiés à la création d'applications d'apprentissage machine. Destiné à tous ceux qui souhaitent comprendre et maîtriser ces technologies, il propose une démarche progressive alliant théorie et mise en pratique, accessible dès lors que l'on connaît les bases du langage Python. Chaque concept est illustré par des exemples concrets avec 42 programmes téléchargeables, facilement testables en ligne via Google Colab (aucun logiciel à installer).
Le premier chapitre replace le deep learning parmi les grandes familles de techniques d'intelligence artificielle. Les trois suivants introduisent les réseaux de neurones et plus spécifiquement le perceptron multicouche, dont le fonctionnement est détaillé avant la création d'un modèle de reconnaissance de chiffres manuscrits. Ce programme est ensuite amélioré pas à pas pour devenir une application interactive capable d'identifier des chiffres dessinés à l'écran.
Les chapitres suivants présentent les réseaux convo-lutifs, incontournables pour le traitement d'images. Le lecteur y découvre leurs principes (calcul de convolu-tion, pooling) et leur mise en oeuvre avec TensorFlow/Keras à travers plusieurs modèles de référence (LeNet-5, AlexNet, Inception), jusqu'à la reconnaissance d'objets via webcam selon les 1000 catégories d'ImageNet.
Enfin, les derniers chapitres abordent l'optimisation des pipelines de données, l'augmentation d'images et l'apprentissage par transfert, illustré avec le réseau MobileNet V2 et un projet de classification de 45 espèces de mammifères.
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