📖 Dive into Deep Learning — un manuel interactif gratuit sur l'apprentissage profond (soudainement !), utilisé par de nombreuses universités dans le monde.

Pourquoi c'est un incontournable à mettre dans vos favoris (et idéalement à ouvrir de temps en temps) :

1️⃣ Interactivité. Tout le livre est essentiellement un vaste ensemble de notebooks Jupyter. De nombreux concepts mathématiques et exemples pratiques sont immédiatement accompagnés de code reproductible.

2️⃣ Agnostique en matière de framework. Les auteurs se sont donné la peine d'écrire des exemples directement pour PyTorch, JAX et TensorFlow (et MXNet, que la terre lui soit légère). C'est d'ailleurs le meilleur moyen de passer rapidement d'un outil à un autre, en comparant les implémentations côte à côte.

3️⃣ Largeur et profondeur. De la régression linéaire de base, écrite entièrement à partir de zéro, aux transformeurs, RL, processus gaussiens et systèmes de recommandation.

Ce n'est pas une lecture légère avant de dormir. Pour digérer le contenu, il faudra faire travailler vos méninges, vous souvenir de l'algèbre linéaire, des dérivées et ne pas pleurer à la vue de notations mathématiques.

Le livre lui-même ici 📖
Le dépôt de code ici 🧑‍💻

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