Ressources d'auto-apprentissage en Deep Learning : Livres, cours et outils pratiques gratuits

Ces dernières années, le Deep Learning, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, a réalisé des succès remarquables. Que ce soit la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel ou l'apprentissage par renforcement, le Deep Learning démontre de puissantes capacités dans divers domaines. Cependant, pour les développeurs qui souhaitent s'initier ou approfondir leurs connaissances en Deep Learning, la quantité massive d'informations et la complexité des concepts peuvent souvent les dérouter.

Cet article, basé sur des discussions populaires sur X/Twitter, sélectionne une série de ressources d'auto-apprentissage gratuites en Deep Learning, comprenant des livres, des cours et des outils pratiques, dans le but de fournir aux lecteurs un parcours d'apprentissage clair et pratique, les aidant à maîtriser rapidement les compétences essentielles du Deep Learning.

I. Ressources de livres gratuits : bases théoriques et conseils pratiques

Les bases théoriques sont la pierre angulaire du Deep Learning. La maîtrise de bases solides en mathématiques et en apprentissage automatique est essentielle pour comprendre et appliquer le Deep Learning. Voici quelques livres gratuits recommandés, couvrant tous les aspects, des bases théoriques aux applications pratiques :

1. Comprendre l'apprentissage automatique (Understanding Machine Learning)

• Lien : https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Caractéristiques : Ce livre explore en profondeur les bases théoriques de l'apprentissage automatique, couvrant des concepts importants tels que la théorie de la généralisation, l'apprentissage PAC, la dimension VC, etc. Il convient non seulement comme manuel, mais aussi aux lecteurs intéressés par la théorie de l'apprentissage automatique.
• Raison de la recommandation : L'accent est mis à la fois sur la théorie et les algorithmes, ce qui contribue à établir un système de connaissances solide en apprentissage automatique.

2. Mathématiques pour l'apprentissage automatique (Mathematics for Machine Learning)

• Lien : https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Caractéristiques : Ce livre présente systématiquement les connaissances mathématiques nécessaires à l'apprentissage automatique, notamment l'algèbre linéaire, le calcul différentiel et intégral, la théorie des probabilités, etc. Il met l'accent sur l'application des concepts mathématiques dans l'apprentissage automatique et aide les lecteurs à comprendre à travers de nombreux exemples.
• Raison de la recommandation : Pour les lecteurs ayant des bases mathématiques faibles, il s'agit d'un manuel d'introduction rare qui peut combler efficacement le manque de connaissances mathématiques.

3. Analyse mathématique des algorithmes d'apprentissage automatique (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Lien : https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Caractéristiques : Analyse en profondeur les principes mathématiques de divers algorithmes d'apprentissage automatique, couvrant l'optimisation convexe, la descente de gradient stochastique et d'autres contenus importants. Ce livre convient aux lecteurs ayant une certaine base mathématique et souhaitant approfondir leur compréhension des principes des algorithmes.
• Raison de la recommandation : Grâce à l'analyse mathématique, il est possible de comprendre plus en profondeur l'essence des algorithmes, jetant ainsi les bases de l'optimisation et de l'innovation des algorithmes.

4. Introduction au Deep Learning (Understanding Deep Learning)

• Lien : https://udlbook.github.io/udlbook/
• Caractéristiques : Ce livre est écrit par des experts dans le domaine du Deep Learning et présente systématiquement les concepts de base, les modèles et les algorithmes du Deep Learning. Il couvre divers modèles de Deep Learning courants, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les Transformers, etc.
• Raison de la recommandation : Le contenu est complet, accessible et convient comme manuel d'introduction au Deep Learning.

5. Fondements de l'apprentissage automatique (Foundations of Machine Learning)

• Lien : https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

• Caractéristiques : Couvre les connaissances de base de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par renforcement, etc. Ce livre se concentre sur la présentation des principes et des applications de divers algorithmes d'apprentissage automatique.

• Raison de la recommandation : Le contenu est vaste et convient pour établir un système complet de connaissances en apprentissage automatique.6. Algorithmes pour l'apprentissage automatique (Algorithms for ML)

• Lien : https://algorithmsbook.com

• Caractéristiques : Se concentre sur l'explication des algorithmes d'apprentissage automatique, de la régression linéaire de base aux algorithmes d'apprentissage profond avancés, avec des présentations détaillées et des exemples de code.

• Raison de la recommandation : Met l'accent sur la pratique, convient pour apprendre les algorithmes par le code.

7. Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)

• Lien : https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Caractéristiques : Manuel classique dans le domaine de l'apprentissage par renforcement, présentant systématiquement les concepts de base, les algorithmes et les applications de l'apprentissage par renforcement.
• Raison de la recommandation : Contenu faisant autorité, livre indispensable pour l'apprentissage de l'apprentissage par renforcement.

II. Cours gratuits d'apprentissage profond de l'université de Stanford : de débutant à avancé

L'université de Stanford jouit d'une grande réputation dans le domaine de l'intelligence artificielle, et ses cours en ligne gratuits couvrent tous les aspects de l'apprentissage profond. Voici quelques cours recommandés :

• CS221 - Intelligence artificielle (Artificial Intelligence) : Un cours d'aperçu de l'intelligence artificielle, qui jette les bases de l'apprentissage de l'apprentissage profond.
• CS229 - Apprentissage automatique (Machine Learning) : Un cours classique d'apprentissage automatique, couvrant les principes et les applications de divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• CS230 - Apprentissage profond (Deep Learning) : Un cours d'introduction à l'apprentissage profond, présentant les concepts de base, les modèles et les algorithmes de l'apprentissage profond.
• CS234 - Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) : Un cours d'apprentissage par renforcement, couvrant les concepts de base, les algorithmes et les applications de l'apprentissage par renforcement.
• CS231N - Réseaux neuronaux convolutifs et reconnaissance visuelle (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) : Se concentre sur les réseaux neuronaux convolutifs et leurs applications dans le domaine de la vision par ordinateur.
• CS336 - Modèle de langage de grande taille à partir de zéro (LLM from Scratch) : Présente le processus de construction et d'entraînement des grands modèles de langage.

Conseils d'apprentissage :

1. Choisir le bon cours : Choisissez le cours approprié en fonction de vos connaissances de base et de vos intérêts.
2. Faire les devoirs avec sérieux : Les devoirs du cours sont un élément important pour consolider les connaissances, assurez-vous de les faire avec sérieux.
3. Participer activement aux discussions : Participez activement aux discussions du cours, échangez des expériences et des idées avec d'autres apprenants.

III. Outils et astuces pratiques : Améliorer l'efficacité de l'apprentissage

Outre l'apprentissage théorique et l'apprentissage des cours, certains outils et astuces pratiques peuvent également vous aider à apprendre l'apprentissage profond plus efficacement.

1. Utiliser Google Colab ou Kaggle Kernel :

• Google Colab et Kaggle Kernel fournissent des ressources GPU gratuites, ce qui facilite l'exécution du code d'apprentissage profond.
• Ils prennent également en charge l'édition et la collaboration en ligne, ce qui facilite l'apprentissage avec d'autres personnes.

Exemple de code (utilisation de TensorFlow pour entraîner un CNN simple sur Google Colab) :

import tensorflow as tf

# Définir le modèle
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```# Compilation du modèle
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Chargement du jeu de données MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0

# Entraînement du modèle
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

# Évaluation du modèle
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Loss: %.2f' % loss)
print('Accuracy: %.2f' % accuracy)

2. Utiliser des outils de visualisation :

• Des outils de visualisation comme TensorBoard et Visdom peuvent vous aider à mieux comprendre la structure du modèle et le processus d'entraînement.
• En visualisant la fonction de perte, les valeurs d'activation, etc., vous pouvez comprendre plus intuitivement le comportement du modèle.

3. Participer à des projets open source :

• Participer à des projets open source est un moyen efficace d'améliorer vos compétences en Deep Learning.
• En lisant et en modifiant du code open source, vous pouvez apprendre d'excellentes pratiques de programmation et des idées de conception.

4. Apprentissage et pratique continus :

• Le Deep Learning est un domaine en évolution rapide, il est nécessaire d'apprendre constamment de nouvelles connaissances et technologies.
• Grâce à des projets concrets, appliquez les connaissances acquises pour résoudre des problèmes réels, afin de vraiment maîtriser le Deep Learning.

5. Apprendre l'architecture Transformer en NLP :

• Étudier en profondeur le guide de Jay Alammar (le contenu spécifique doit être recherché dans l'article correspondant).
• Comprendre les concepts de FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) et Residuals (connexions résiduelles).
• Essayer d'implémenter un bloc complet d'encodeur-décodeur Transformer à partir de zéro.

6. Apprendre les applications dans le trading d'actions (à titre indicatif uniquement, risque à vos propres risques) :

• Comprendre comment utiliser le Deep Learning pour la sélection d'actions.
• Attention : ce type d'application implique des risques financiers, il est nécessaire d'évaluer et d'opérer avec prudence.

7. Suivre l'actualité de l'industrie :

• Suivre les partages d'organisations comme DeepLearningAI pour comprendre les dernières évolutions dans le domaine du Deep Learning.

IV. Surmonter les défis de l'apprentissage

L'apprentissage du Deep Learning peut rencontrer certains défis, tels que :

• Concepts complexes : Le Deep Learning implique de nombreux concepts mathématiques et algorithmiques complexes.
• Pénurie de ressources : Manque de ressources de calcul et de ressources de données.
• Manque de conseils : Manque de conseils et de soutien professionnels.

Pour surmonter ces défis, les mesures suivantes peuvent être prises :

• Décomposer les objectifs d'apprentissage : Décomposer les objectifs d'apprentissage complexes en objectifs petits et gérables.
• Rechercher des ressources gratuites : Utiliser les livres, les cours et les outils gratuits recommandés dans cet article.
• Rejoindre une communauté d'apprentissage : Rejoindre une communauté d'apprentissage du Deep Learning, échanger des expériences et demander de l'aide à d'autres apprenants.

Comme l'a dit DeepLearningAI sur X/Twitter : "Every AI expert once Googled simple questions. Every beginner felt lost. If you’re learning and trying, you belong in the AI community." Rappelez-vous que chaque expert en IA a été un débutant et s'est senti perdu. Tant que vous persistez à apprendre et à pratiquer, vous serez certainement en mesure de surmonter les difficultés et de devenir un ingénieur en Deep Learning qualifié.En résumé, cet article fournit une multitude de ressources gratuites pour l'auto-apprentissage du deep learning, y compris des livres, des cours et des outils pratiques. Nous espérons que ces ressources vous aideront à mieux démarrer et à approfondir votre apprentissage du deep learning, et à réussir dans le domaine de l'intelligence artificielle. N'oubliez pas que l'apprentissage est un processus continu qui nécessite des efforts et de la pratique constants. Nous vous souhaitons bonne chance dans vos études !