Préface
Si tu as essayé de te renseigner sur les réseaux neuronaux et le Deep Learning, tu as probablement rencontré une abondance de ressources, des articles de blog aux MOOC (cours en ligne ouverts et massifs, comme ceux proposés sur Coursera et Udacity) de qualité variable et même quelques livres - je le sais quand j'ai commencé à explorer le sujet il y a quelques années. Cependant, si tu es en train de lire cette préface, il est probable que chaque explication des réseaux neuronaux que tu as rencontrée présente des lacunes. J'ai constaté la même chose lorsque j'ai commencé à apprendre : les diverses explications étaient comme des aveugles décrivant différentes parties d'un éléphant, mais aucune ne décrivant l'ensemble. C'est ce qui m'a amené à écrire ce livre.
Ces ressources existantes sur les réseaux neuronaux se répartissent pour la plupart en deux catégories. Certaines sont conceptuelles et mathématiques, et contiennent à la fois les dessins que l'on trouve généralement dans les explications sur les réseaux neuronaux, des cercles reliés par des lignes avec des flèches aux extrémités, ainsi que des explications mathématiques approfondies sur ce qui se passe afin que tu puisses "comprendre la théorie." Un exemple prototypique est le très bon livre Deep Learning de Ian Goodfellow et al. (MIT Press).
D'autres ressources présentent des blocs de code ...
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