Les grandes architectures de l'intelligence artificielle

Les grandes architectures de l'intelligence artificielle

By Christian PELLEGEAY
Michael Caine
Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices
Length9h 25m

About this audiobook

Vous utilisez déjà l’intelligence artificielle au quotidien… mais comprenez-vous réellement ce qui se cache derrière ses prouesses ? Ce livre vous ouvre les portes de cet univers fascinant en révélant, avec clarté et pédagogie, les mécanismes qui transforment des calculs en intelligence apparente. Sans jargon inutile ni équations complexes, vous découvrirez comment les réseaux de neurones apprennent, pourquoi le mécanisme d’attention a révolutionné l’IA, et ce qui distingue les grands modèles actuels. Accessible à tous, cet ouvrage vous permet de saisir l’essentiel : fonctionnement, forces, limites et avenir de ces technologies qui redessinent notre monde. Loin d’être magique, l’IA devient ici compréhensible… et encore plus captivante.

Audiobook details

GenreTechnology, Education and Learning
Length9 hrs 25 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateAug 18, 2013
LanguageFrench

Table of contents

1Introduction
2Dédicace
3Remerciements
4Avant-propos
5Introduction
Show all chapters
6Ce que vous allez découvrir
7Comment utiliser ce livre
8Citations inspirantes
9Partie 1 : Les fondations, Comprendre avant de construire
10Chapitre 1 — L'intelligence artificielle n'est pas magique : ce qui se cache vraiment derrière le rideau
111.1 — Le grand malentendu : l'IA ne pense pas, elle calcule
121.2 — Ce que l'IA fait vraiment : reconnaître des patterns dans des données
131.3 — Une brève histoire sans romantisme : comment on est arrivé là
141.4 — Les trois grandes familles : supervisé, non supervisé, par renforcement
151.5 — Ce que le rideau cache : données, puissance de calcul et ingénierie humaine
161.6 — Pourquoi comprendre tout ça vous rend plus puissant
17📌 Résumé du chapitre
18Chapitre 2 — Le neurone artificiel : quand la biologie inspire la machine
191. Le cerveau humain comme source d'inspiration : une leçon d'humilité
202. Le neurone artificiel : anatomie d'une abstraction mathématique
213. Les fonctions d'activation : l'étincelle qui donne vie au calcul
224. Du neurone isolé au perceptron : la première architecture apprenante
235. Les poids comme mémoire : comment un neurone "sait" quelque chose
246. L'héritage du neurone artificiel : une abstraction qui a résisté à l'épreuve du temps
25Chapitre 3 — Les réseaux de neurones profonds : empiler les couches pour apprendre le monde
26Section 1 — De la couche unique à la profondeur : pourquoi « empiler » change tout
27Section 2 — L'anatomie d'un réseau profond : couches, connexions et flux d'information
28Section 3 — Les fonctions d'activation : la décision au cœur du neurone
29Section 4 — La force des représentations : comment un réseau profond voit le monde
30Section 5 — Les défis du profond : surapprentissage, initialisation et régularisation
31Section 6 — Les grandes familles de réseaux profonds : une carte du territoire
32Section 7 — Pourquoi la profondeur est irremplaçable : ce que la théorie nous dit
33Chapitre 4 — Apprendre par l'exemple : la rétropropagation expliquée simplement
34Avant d'apprendre, il faut mesurer son ignorance
35La descente de gradient : trouver le bas de la vallée
36La rétropropagation : remonter le fleuve de l'erreur
37Pourquoi ça a mis si longtemps à fonctionner
38En pratique : mini-batch, stochasticité et optimiseurs modernes
39L'entraînement comme voyage : généralisation, surapprentissage et la règle d'or
40📌 Résumé du chapitre
41Partie 2 — Les Transformers : la révolution silencieuse
42Chapitre 5 — Avant les Transformers : pourquoi les anciennes architectures avaient atteint leurs limites
431. Le traitement séquentiel : une logique humaine, un problème machine
442. Les LSTM et GRU : les rustines brillantes qui n'ont pas tout résolu
453. L'attention comme rustine : une solution partielle qui contenait la graine de la révolution
464. Les CNN appliqués au texte : une autre voie, d'autres limites
475. Le coût de la complexité croissante : quand ajouter des couches devient un jeu perdant
486. Le tableau clinique complet : un récapitulatif des faiblesses
49📌 Résumé du chapitre
50Chapitre 6 — L'attention, s'il vous plaît ! Le mécanisme qui a tout changé

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