Ce guide pratique s'adresse aux ingénieurs de l'apprentissage machine ( machine learning ) et aux data scientists qui veulent créer des modèles d'apprentissage profond ( deep learning ) génératifs en partant de zéro. Après une présentation des bases du deep learning, à vous les architectures de réseaux de neurones les plus sophistiquées !
Auto-encodeurs variationnels, réseaux antagonistes génératifs et systèmes d'entraînement du langage n'auront bien plus de secrets pour vous.
Ce livre explore toutes les potentialités du l'IA générative, en matière de texte, de musique ou d'image, ainsi que les perspectives qu'elle ouvre aux entreprises.