Le livre est structur autour des th mes cl s suivants: principes fondamentaux des r seaux neuronaux, r seaux neuronaux convolutifs (CNN), r seaux neuronaux r currents (RNN), mod les g n ratifs et apprentissage par renforcement. En outre, nous couvrons galement des sujets avanc s tels que le m canisme d'attention, l'architecture de transformateur, l'apprentissage multimodal, l'apprentissage quelques coups, les exemples adverses et les d fenses, l'accord d'hyper param tres et les techniques de r gularisation. Nous pensons que l'intuition g om trique est essentielle pour comprendre les concepts d'apprentissage profond, et nous nous effor ons d'utiliser des visualisations pour aider les lecteurs construire un mod le mental solide des concepts. Le livre fournit galement une intuition de programmation, qui aide les lecteurs comprendre comment mettre en oeuvre des algorithmes d'apprentissage profond en utilisant des cadres populaires tels que Tensor Flow ou Py Torch. Nous pensons que l'intuition de programmation est cruciale pour que les lecteurs d veloppent des comp tences pratiques et appliquent les techniques d'apprentissage profond aux probl mes du monde r el.
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