Ce livre sur TensorFlow et sur son API intégrée Keras contient toutes les informations nécessaires pour assister le lecteur dans la mise au point, pas à pas, d'une intelligence artificielle reposant sur les pratiques courantes du deep learning et du machine learning. Autour de l'usage de notions associées aux tenseurs et à la différentiation qui représentent les deux points forts du framework, l'auteur présente dans ce livre un projet d'intelligence artificielle incarnée : celui d'un robot humanoïde.
Ainsi, en plus des notions de base de la robotique, les principaux savoir-faire permettant de coder la partie algorithmique de la création de cette IA incarnée sont traités. Principalement construit à partir d'algorithmes liés à la cognition et à la prise de décision se mettant naturellement en oeuvre via Keras, ce parcours didactique permet donc au lecteur d'étudier :
- la gestion de cinématique et la planification de trajectoire.
- le contrôle-commande et l'asservissement.
- la reconnaissance visuelle d'objets.
- le traitement du son.
- le langage naturel.
- la génération de séquences ou d'images.
- et, de façon plus générale, l'automatisation des calculs d'ingénierie relatifs aux grandes matrices, aux très grands tenseurs multidimensionnels et à la différentiation de fonctions très élaborées.
L'auteur propose également dans ce livre une initiation aux outils mathématiques de référence de la discipline, dans l'optique d'accéder à un premier niveau de compréhension des articles de recherche. Sans concession simpliste en termes de formulation des expressions mathématiques, elle ne s'attarde sur aucun fondement théorique et fait l'impasse sur les difficultés conceptuelles qui pourraient troubler le lecteur n'ayant aucune pratique des mathématiques du supérieur.
A la fin du livre, le lecteur peut trouver un chapitre consacré à l'exploitation et la mise en ligne de solutions d'intelligence artificielle, ainsi que des annexes, qui font partie intégrante de l'ouvrage et qui détaillent de nombreuses manipulations de tenseurs facilitées par l'usage de TensorFlow. Chaque chapitre du livre comprend également une bibliographie soignée en rapport direct avec les propos de l'auteur ou des liens vers du code tiers répertorié sur son espace GitHub.
Des extraits choisis du code de l'ouvrage sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
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