Ressources Utilisées pour le Rappel en Mathémattiques
Conditions d’achèvement
Bonjour à toutes et à tous,
Voici les documents et références utilisés pour la Leçon 0, qui couvre les fondements mathématiques et statistiques nécessaires pour la suite du cours. Ces ressources vous aideront à consolider votre compréhension de l’algèbre linéaire, des probabilités, des statistiques et des concepts en deep learning.
Algèbre Linéaire et Optimisation
- Linear Algebra Review
Ce document est tiré du cours introductif au Machine Learning de Roger Grosse à l'Université de Toronto en 2021. - CS229 - Linear Algebra Notes
Notes sur l'algèbre linéaire et l'optimisation du cours CS229 à Stanford.
Disponible sur le site officiel : CS 229 Stanford
Rappels en Probabilités et Statistiques
- Rappel en Probabilités
- Rappel en Statistiques
- Rappel des Tests Statistiques
Ces documents sont issus du site Wikistat.fr, une référence utilisée dans la version précédente du cours.
Calcul Numérique et Optimisation en Deep Learning
- Deep Learning Book - Chapter 4
Le chapitre 4 du livre "Deep Learning" couvre le calcul numérique et l'optimisation.
Disponible en ligne : Deep Learning Book
Probabilités et Optimisation
- Deep Learning Foundations and Concepts
Ce nouveau livre couvre les bases des probabilités et de l'optimisation en deep learning.
Accès libre : Bishop Book
Solutions des exercices (chapitres 2-10) : Solutions Officielles
Je vous encourage à consulter ces ressources pour approfondir votre compréhension des concepts abordés en cours.
À bientôt en classe.