{"id":86876,"date":"2026-02-27T10:50:15","date_gmt":"2026-02-27T09:50:15","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.promoculture.lu\/web\/produit\/non%20class\u00e9\/le-deep-learning-avec-tensorflow-keras\/"},"modified":"2026-03-24T15:29:48","modified_gmt":"2026-03-24T14:29:48","slug":"le-deep-learning-avec-tensorflow-keras","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/dev.promoculture.lu\/web\/produit\/entrepreneuriat\/informatique-et-electronique\/le-deep-learning-avec-tensorflow-keras\/","title":{"rendered":"Le deep learning avec TensorFlow\/Keras"},"content":{"rendered":"

Cet ouvrage a pour objectif d\u2019accompagner ing\u00e9nieurs, scientifiques et \u00e9tudiants dans l\u2019apprentissage pratique du\u00a0deep learning<\/strong>\u00a0avec TensorFlow\/Keras<\/strong>, les outils de Google d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019applications d\u2019apprentissage machine. Destin\u00e9 \u00e0 tous ceux qui souhaitent comprendre et ma\u00eetriser ces technologies, il propose une d\u00e9marche progressive alliant th\u00e9orie et mise en pratique, accessible d\u00e8s lors que l\u2019on conna\u00eet les bases du langage Python<\/strong>. Chaque concept est illustr\u00e9 par des exemples concrets avec 42 programmes t\u00e9l\u00e9chargeables<\/strong>, facilement testables en ligne via Google Colab<\/strong>\u00a0(aucun logiciel \u00e0 installer).<\/p>\n

Le premier chapitre replace le deep learning parmi les grandes familles de techniques d\u2019intelligence artificielle. Les trois suivants introduisent les\u00a0r\u00e9seaux de neurones<\/strong>\u00a0et plus sp\u00e9cifiquement le perceptron multicouche, dont le fonctionnement est d\u00e9taill\u00e9 avant la cr\u00e9ation d\u2019un mod\u00e8le de reconnaissance de chiffres manuscrits. Ce programme est ensuite am\u00e9lior\u00e9 pas \u00e0 pas pour devenir une application interactive capable d\u2019identifier des chiffres dessin\u00e9s \u00e0 l\u2019\u00e9cran.<\/p>\n

Les chapitres suivants pr\u00e9sentent les\u00a0r\u00e9seaux convolutifs<\/strong>, incontournables pour le traitement d\u2019images. Le lecteur y d\u00e9couvre leurs principes (calcul de convolution, pooling) et leur mise en \u0153uvre avec TensorFlow\/Keras \u00e0 travers plusieurs mod\u00e8les de r\u00e9f\u00e9rence (LeNet-5, AlexNet, Inception), jusqu\u2019\u00e0 la reconnaissance d\u2019objets via webcam selon les 1000 cat\u00e9gories d\u2019ImageNet.<\/p>\n

Enfin, les derniers chapitres abordent l\u2019optimisation des\u00a0pipelines<\/strong>de donn\u00e9es<\/strong>, l\u2019augmentation d\u2019images<\/strong>\u00a0et l\u2019apprentissage par transfert<\/strong>, illustr\u00e9 avec le r\u00e9seau MobileNet V2 et un projet de classification de 45 esp\u00e8ces de mammif\u00e8res.<\/p>\n

Auteur<\/h3>\n

Ing\u00e9nieur dipl\u00f4m\u00e9 de l\u2019\u00c9cole Centrale de Lille et docteur en informatique, Jean-Christophe RIAT a men\u00e9 l\u2019essentiel de sa carri\u00e8re comme chef de projet en innovation au sein d\u2019un grand constructeur automobile. Enseignant depuis plus de 25 ans l\u2019intelligence artificielle \u00e0 l\u2019EPSI Paris, il a accompagn\u00e9 l\u2019\u00e9volution des techniques d\u2019IA, en particulier du machine learning. Il est \u00e9galement l\u2019auteur de nombreux articles consacr\u00e9s \u00e0 TensorFlow et Keras dans la revue Programmez!. Cet ouvrage s\u2019appuie sur cette double exp\u00e9rience industrielle et p\u00e9dagogique afin de proposer une approche progressive, concr\u00e8te et directement applicable.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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