[Lecture] Le koob de la semaine : Comprendre le deep learning de Jean-Claude Heudin

Alors que Microsoft a annoncé en début d’année le rachat de la startup québécoise Maluuba, Google continue de repousser les limites de l’intelligence artificielle avec son jeu de Go. Si l’importance des enjeux autour du deep learning est perceptible, le sujet reste obscur et abstrait pour les non-initiés.

Un livre clair qui rend accessible les concepts mathématiques les plus complexes

Avec son livre “Comprendre le deep learning : une introduction aux réseaux de neurones” paru aux éditions Science e Book, Jean-Claude Heudin, directeur de l’IIM (Institut de l’Internet et du Multimédia) et expert en intelligence artificielle s’attaque à ce sujet pointu et technique. Il entre dans le vif du sujet et s’attaque à l’ascension de ce sommet par le col du concret et des mathématiques. Les notions mathématiques utilisées sont expliquées clairement et permettent de comprendre en détail le fonctionnement de ces méthodes d’apprentissage automatique. Un livre clair à destination des non-spécialistes qui ne se contente pas de survoler son sujet mais l’aborde point par point avec simplicité.

Cerise sur le gâteau, à la fin du livre, Jean-Claude Heudin vous explique comment créer votre premier réseau de neurones. Une méthode accessible aux développeurs et à ceux qui savent coder.

En attendant l'apparition du cerveau artificiel

En lisant ce résumé, vous comprendrez les enjeux du “Deep Learning”, nouvelle avancée spectaculaire dans le secteur technologique de pointe qu’est l’Intelligence artificielle. La conception de réseaux de neurones artificiels ne s’est pas encore démocratisée, mais son importance dans le traitement des données et l’apprentissage est capitale dans tous les domaines. Elle présente un atout majeur pour qui sait se servir de sa capacité de calcul. Si cette nouvelle technologie n’en est qu’à ses balbutiements, il n’est pas impossible qu’un jour peut-être, un cerveau artificiel devienne votre mentor.

En lisant le résumé publié sur koober (lien en fin de texte), vous découvrirez aussi que :

- les réseaux de neurones artificiels sont théoriquement faciles à concevoir, car ils ne font appel qu’à quelques fonctions simples ;

- les recherches menées jusqu’à aujourd’hui montrent qu’un tel réseau n’est pas encore capable de réfléchir et de penser par lui-même ;

- dans la pratique, il faut “abreuver” le réseau d’un maximum de données pour qu’il puisse “in fine” les reconnaître et les traiter.

Le “Deep Learning” a été mis en lumière suite à la récente victoire de l’intelligence artificielle AlphaGo sur un être humain, dans une partie de Go, jeu réputé le plus complexe au monde en matière de stratégie. Il n’en fallait pas plus pour faire ressurgir le vieux fantasme d’une suprématie de la machine sur l’Homme. Loin d’entretenir un tel cliché, “Comprendre le Deep Learning” offre les clés d’assimilation des subtilités de la programmation de réseaux de neurones artificiels. Il s’adresse à tous, c’est-à-dire aussi bien à l’étudiant programmeur, qu’au senior curieux de comprendre ce qui se cache derrière cette notion.

Pour lire le résumé complet de l'ouvrage, rendez-vous sur Koober (accès offert aux lecteurs de L'Usine Nouvelle)

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