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Deep Learning avec Keras et TensorFlow / Aurélien Géron
Titre : Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en oeuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien Géron, Auteur ; Hervé Soulard, Auteur Mention d'édition : 2e Édition Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2020 Importance : 553 P Présentation : ill. en coul Format : 24 x 16 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-079066-1 Note générale : Cet ouvrage est la traduction de la seconde partie de l'édition originale publiée par O'Reilly : "Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" Langues : Français (fre) Résumé : Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au deep learning (apprentissage profond), est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (2e édition).
Le deep learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le reinforcement learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher).
Ce livre présente TensorFlow, le framework de deep learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes.
Il complète un premier livre du même auteur intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn.Note de contenu : Apprentissage profond
Interfaces de programmation d'applications
Problèmes et exercices
TensorFlowDeep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en oeuvre et cas concrets [texte imprimé] / Aurélien Géron, Auteur ; Hervé Soulard, Auteur . - 2e Édition . - Paris : Dunod, 2020 . - 553 P : ill. en coul ; 24 x 16 cm.
ISBN : 978-2-10-079066-1
Cet ouvrage est la traduction de la seconde partie de l'édition originale publiée par O'Reilly : "Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow"
Langues : Français (fre)
Résumé : Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au deep learning (apprentissage profond), est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (2e édition).
Le deep learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le reinforcement learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher).
Ce livre présente TensorFlow, le framework de deep learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes.
Il complète un premier livre du même auteur intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn.Note de contenu : Apprentissage profond
Interfaces de programmation d'applications
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité FTM37312 004.005.2.53/01 Livre magasin d'ouvrages 004.005.2.Info. Exclu du prêt FTM37313 004.005.2.53/02 Livre magasin d'ouvrages 004.005.2.Info. Disponible Deep learning avec TensorFlow / Aurélien Géron
Titre : Deep learning avec TensorFlow : mise en oeuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien Géron, Auteur ; Hervé Soulard, Auteur Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : 2017 Importance : 346 p. Présentation : ill. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-075993-4 Prix : 39 EUR Note générale : Trad. de la seconde partie de : "Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow".
IndexLangues : Français (fre) Résumé : Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow.
Le Deep Learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le Rein forcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher).
Ce livre présente TensorFlow, le framework de Deep Learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter (disponibles sur github) qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes.
Il complète un premier livre intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn.Deep learning avec TensorFlow : mise en oeuvre et cas concrets [texte imprimé] / Aurélien Géron, Auteur ; Hervé Soulard, Auteur . - Malakoff : Dunod, 2017 . - 346 p. : ill. ; 17 x 25 cm.
ISBN : 978-2-10-075993-4 : 39 EUR
Trad. de la seconde partie de : "Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow".
Index
Langues : Français (fre)
Résumé : Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow.
Le Deep Learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le Rein forcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher).
Ce livre présente TensorFlow, le framework de Deep Learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter (disponibles sur github) qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes.
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité FTM35157 004.005.2.49/01 Livre magasin d'ouvrages 004.005.2.Info. Exclu du prêt FTM35158 004.005.2.49/02 Livre magasin d'ouvrages 004.005.2.Info. Disponible FTM35159 004.005.2.49/03 Livre magasin d'ouvrages 004.005.2.Info. Disponible FTM35160 004.005.2.49/04 Livre magasin d'ouvrages 004.005.2.Info. Disponible Machine Learning avec Scikit-Learn / Aurélien Géron
Titre : Machine Learning avec Scikit-Learn : mise en oeuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien Géron, Auteur Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : 2017 Importance : 244 p. Présentation : ill., couv. ill. en coul Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-076540-9 Note générale : Tables des matières Langues : Français (fre) Résumé : L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Machine Learning et de vous apprendre de maîtriser des outils qui vous permettront de créer vous même des systèmes capables d'apprentissage automatique. Machine Learning avec Scikit-Learn : mise en oeuvre et cas concrets [texte imprimé] / Aurélien Géron, Auteur . - Malakoff : Dunod, 2017 . - 244 p. : ill., couv. ill. en coul ; 17 x 25 cm.
ISBN : 978-2-10-076540-9
Tables des matières
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Résumé : L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Machine Learning et de vous apprendre de maîtriser des outils qui vous permettront de créer vous même des systèmes capables d'apprentissage automatique. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité FTM35260 004.006.1.39/01 Livre magasin d'ouvrages 004.006.Info. Exclu du prêt FTM35261 004.006.1.39/02 Livre magasin d'ouvrages 004.006.Info. Disponible FTM35262 004.006.1.39/03 Livre magasin d'ouvrages 004.006.Info. Disponible FTM35263 004.006.1.39/04 Livre magasin d'ouvrages 004.006.Info. Disponible Wi-Fi / Aurélien Géron
Titre : Wi-Fi : déploiement et sécurité : la QoS et le WPA Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien Géron ; Marc Taieb, Auteur Mention d'édition : 2 éme édition Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2004 Collection : InfoPro Importance : 304 p. Format : 26 x 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-050064-2 Prix : 39 EUR Note générale : Bibliogr. p. 388. Webliogr. p. 385-388. Glossaire. Index Langues : Français (fre) Index. décimale : 519610 Résumé : Le WiFi ( Wireless Fidelity ), c'est le réseau local sans fil. Ce livre est conçu pour une utilisation professionnelle du WiFi. Il commence par un «état de l'art» des technologies en présence (802.11, Bluetooth, HiperLAN...), décrit ensuite les diverses solutions d'architectures de ces réseaux et explique les différentes étapes du déploiement (bilan de liaisons, évitement des obstacles, optimisation de la couverture radio...). Une partie importante de l'ouvrage est consacrée aux aspects sécurité qui constituent sans conteste le point le plus sensible du WiFi. L'administration, la supervision du réseau et la qualité de service sont enfin expliquées en détail. Le site complémentaire à l'ouvrage (livrewifi.com) créé par l'auteur est actualisé et enrichi en continu.
Wi-Fi : déploiement et sécurité : la QoS et le WPA [texte imprimé] / Aurélien Géron ; Marc Taieb, Auteur . - 2 éme édition . - Paris : Dunod, 2004 . - 304 p. ; 26 x 18 cm. - (InfoPro) .
ISBN : 978-2-10-050064-2 : 39 EUR
Bibliogr. p. 388. Webliogr. p. 385-388. Glossaire. Index
Langues : Français (fre)
Index. décimale : 519610 Résumé : Le WiFi ( Wireless Fidelity ), c'est le réseau local sans fil. Ce livre est conçu pour une utilisation professionnelle du WiFi. Il commence par un «état de l'art» des technologies en présence (802.11, Bluetooth, HiperLAN...), décrit ensuite les diverses solutions d'architectures de ces réseaux et explique les différentes étapes du déploiement (bilan de liaisons, évitement des obstacles, optimisation de la couverture radio...). Une partie importante de l'ouvrage est consacrée aux aspects sécurité qui constituent sans conteste le point le plus sensible du WiFi. L'administration, la supervision du réseau et la qualité de service sont enfin expliquées en détail. Le site complémentaire à l'ouvrage (livrewifi.com) créé par l'auteur est actualisé et enrichi en continu.
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité FTM6037 004.004.8.75 Livre magasin d'ouvrages 004.004.8.Info. Exclu du prêt