Réseaux de Neurones et Deep Learning Sans Panique

Partir de zéro pour comprendre les neurones artificiels, les maths derrière l’apprentissage profond et construire ses premiers modèles en Python, TensorFlow et PyTorch

Vous entendez parler de réseaux de neurones, Deep Learning, TensorFlow, PyTorch, gradients, rétropropagation, CNN… mais tout cela vous semble réservé aux mathématiciens ou aux experts en intelligence artificielle ?

Ce livre a été pensé pour vous.

Réseaux de Neurones et Deep Learning Sans Panique est un ouvrage pratique destiné aux débutants, étudiants, autodidactes, personnes en reconversion et à tous ceux qui partent réellement de zéro, voire de -1.

Notre objectif n’est pas de vous noyer sous les formules ni de vous apprendre à copier des commandes sans comprendre.

Nous allons au contraire démonter le fonctionnement d’un réseau de neurones étape par étape, avec notre approche habituelle : analogies simples, explications terre à terre, schémas, mini-labs et exemples concrets à reproduire en Python.

Vous découvrirez progressivement :

1. la différence entre Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning ;
2. ce qu’une machine peut réellement « apprendre » ;
3. comment fonctionne un neurone artificiel ;
4. le rôle des entrées, poids, biais et fonctions d’activation ;
5. les vecteurs, matrices, dérivées, gradients et probabilités utiles au Deep Learning ;
6. comment un réseau mesure son erreur et corrige ses paramètres ;
7. la descente de gradient et le learning rate ;
8. la rétropropagation expliquée simplement ;
9. les couches d’entrée, couches cachées et couches de sortie ;
10. ReLU, Sigmoid, Tanh et Softmax ;
11. la construction d’un réseau avec Python Vanilla et NumPy ;
12. l’entraînement d’un premier modèle avec TensorFlow et Keras ;
13. les mêmes concepts avec PyTorch ;
14. nn.Module, forward(), loss.backward(), optimizer.step() et les DataLoader ;
15. le fonctionnement des CNN pour les images ;
16. pixels, filtres, convolutions, feature maps, pooling et classification ;
17. la construction d’un véritable petit projet Deep Learning de A à Z.

Le livre ne s’arrête pas à la théorie.

Vous allez pratiquer avec du Python Vanilla, NumPy, TensorFlow/Keras et PyTorch, puis construire un projet complet de classification d’images avec :

Dataset → préparation → entraînement → validation → test → détection de l’overfitting → sauvegarde du modèle → prédiction sur de nouvelles images → petite interface Python.

L’objectif final est simple :

comprendre ce qui se passe sous le capot.

Ainsi, lorsque vous rencontrerez une instruction comme :

model.fit(...)

ou :

loss.backward()

vous ne verrez plus une commande magique. Vous comprendrez la mécanique derrière : prédiction, erreur, gradients, rétropropagation et mise à jour des poids.

À qui s’adresse ce livre ?

Ce livre est particulièrement adapté :

1. aux étudiants ;
2. aux débutants en IA et Machine Learning ;
3. aux autodidactes ;
4. aux développeurs qui veulent entrer progressivement dans le Deep Learning ;
5. aux personnes en reconversion professionnelle ;
6. à ceux qui pensent ne pas être « assez forts en maths » ;
7. à tous ceux qui préfèrent comprendre avant d’utiliser les frameworks.

Ce livre n’a pas été écrit pour les experts.

Il a été conçu pour rendre les réseaux de neurones et le Deep Learning accessibles, concrets et reproductibles.

ÉDITION AFRIQUE — AIDE EN INFORMATIQUE

Apprendre sans paniquer. Comprendre avant de copier. Pratiquer pour devenir autonome.