Apprentissage artificiel / Vincent Barra

Public ISBD Titre : Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes ; de Bayes et Hume au deep learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Vincent Barra, Auteur ; Antoine Cornuéjols, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur Mention d'édition : 4e éd. Editeur : Paris : Éditions Eyrolles Année de publication : DL 2021 Autre Editeur : 58-Clamecy : Impr. Laballery Collection : Algorithmes Importance : 1 vol. (VIII-990 p.) Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-416-00104-8 Prix : 56 EUR Note générale : Bibliogr. p. 935-978. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme « d'apprentissage artificiel ». La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.   À qui s'adresse ce livre ' Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.   « Le lecteur francophone a la chance d'avoir accès à un livre d'une telle ampleur, d'une telle profondeur et d'une telle qualité ». Stuart Russell. Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes ; de Bayes et Hume au deep learning [texte imprimé] / Vincent Barra, Auteur ; Antoine Cornuéjols, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur  . -  4e éd. . - Paris : Éditions Eyrolles : 58-Clamecy : Impr. Laballery, DL 2021 . - 1 vol. (VIII-990 p.) : ill. ; 23 cm. - (Algorithmes) . ISBN : 978-2-416-00104-8 : 56 EUR Bibliogr. p. 935-978. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme « d'apprentissage artificiel ». La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.   À qui s'adresse ce livre ' Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.   « Le lecteur francophone a la chance d'avoir accès à un livre d'une telle ampleur, d'une telle profondeur et d'une telle qualité ». Stuart Russell.

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
100035423	K.45 BAR	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7b	Prêt possible Disponible
100035419	K.45 BAR	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7b	A Consulter sur Place Exclu du prêt

Le big data / Pierre Delort

Public ISBD Titre : Le big data Type de document : texte imprimé Auteurs : Pierre Delort (19..-....), Auteur Mention d'édition : 2e éd. mise à jour Editeur : Paris : Que sais-je ? Année de publication : DL 2018 Collection : Que sais-je ?, ISSN 0768-0066 num. n°4027 Importance : 1 vol. (126 p.) Présentation : ill. Format : 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-13-079221-5 Prix : 9 EUR Note générale : Bibliogr., 3 p. Langues : Français (fre) Mots-clés : Données massives  Informatique  Gestion Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Notre époque produit quantité de données. Toutes ces données, utiles pour la conduite de machines, la surveillance d'ouvrages d'art ou pour notre vie sociale, économique, sentimentale... laissent des traces ou des scories. Ces traces maillent le monde et sont conservées de manière croissante. Le Big Data (ou mégadonnées) y trouve des modèles pouvant améliorer les décisions ou opérations et transformer les firmes. C'est ainsi que nos recherches sur Google ou Wikipedia peuvent constituer des alertes avancées d'épidémies, les données d'exploitation de moteurs d'avion Rolls-Royce permettent de mieux les maintenir ou les concevoir, nos courses de taxi informent sur les endroits où les arrêter et les lieux où sortir, nos relations sur un réseau social informent sur la qualité de notre crédit' et que la publicité évolue vers l'avant commercial.Cet ouvrage est une invitation à penser ce qu'une approche par les mégadonnées modifie dans la recherche, l'innovation, la vie des entreprises et dans notre vie quotidienne. Ni eldorado, ni miroir aux alouettes, le Big Data est loin de n'être qu'une mode. Le big data [texte imprimé] / Pierre Delort (19..-....), Auteur  . -  2e éd. mise à jour . - Paris : Que sais-je ?, DL 2018 . - 1 vol. (126 p.) : ill. ; 18 cm. - (Que sais-je ?, ISSN 0768-0066; n°4027) . ISBN : 978-2-13-079221-5 : 9 EUR Bibliogr., 3 p. Langues : Français (fre) Mots-clés : Données massives  Informatique  Gestion Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Notre époque produit quantité de données. Toutes ces données, utiles pour la conduite de machines, la surveillance d'ouvrages d'art ou pour notre vie sociale, économique, sentimentale... laissent des traces ou des scories. Ces traces maillent le monde et sont conservées de manière croissante. Le Big Data (ou mégadonnées) y trouve des modèles pouvant améliorer les décisions ou opérations et transformer les firmes. C'est ainsi que nos recherches sur Google ou Wikipedia peuvent constituer des alertes avancées d'épidémies, les données d'exploitation de moteurs d'avion Rolls-Royce permettent de mieux les maintenir ou les concevoir, nos courses de taxi informent sur les endroits où les arrêter et les lieux où sortir, nos relations sur un réseau social informent sur la qualité de notre crédit' et que la publicité évolue vers l'avant commercial.Cet ouvrage est une invitation à penser ce qu'une approche par les mégadonnées modifie dans la recherche, l'innovation, la vie des entreprises et dans notre vie quotidienne. Ni eldorado, ni miroir aux alouettes, le Big Data est loin de n'être qu'une mode.

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
100006615	K.45 DEL	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7c	A Consulter sur Place Exclu du prêt

Big data, machine learning et apprentissage profond / Stéphane Tufféry

Public ISBD Titre : Big data, machine learning et apprentissage profond Type de document : texte imprimé Auteurs : Stéphane Tufféry (1965-....), Auteur Editeur : Paris : Éditions Technip Année de publication : 2019 Importance : 1 vol. (XVI-580 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7108-1188-6 Prix : 45 EUR Note générale : La couv. porte en plus : "analyse de sentiments, apprentissage par transfert, deep learning, données massives..." Bibliogr. p. 569-575. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Exploration de données  Méthodes statistiques  Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Dans cet ouvrage, les Big Data sont abordées du point de vue des applications, des méthodes d'analyse et de modélisation, des outils informatiques, et de l'optimisation de la programmation dans R et dans d'autres logiciels, dont Spark et H2O. Les principes de l'apprentissage profond sont détaillés, et tout particulièrement les réseaux de neurones convolutifs et récurrents. On rappelle ce que sont la descente du gradient et le mécanisme de rétropropagation, leurs difficultés (sur-apprentissage, évanouissement du gradient) et les solutions apportées (dropout, normalisation par lot, activation ReLU...). Les applications à la reconnaissance d'image et les architectures élaborées ces dernières années sont ensuite décrites, de même que des applications aux jeux de stratégie et dans le domaine artistique avec les modèles génératifs. Big data, machine learning et apprentissage profond [texte imprimé] / Stéphane Tufféry (1965-....), Auteur . - Paris : Éditions Technip, 2019 . - 1 vol. (XVI-580 p.) : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7108-1188-6 : 45 EUR La couv. porte en plus : "analyse de sentiments, apprentissage par transfert, deep learning, données massives..." Bibliogr. p. 569-575. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Exploration de données  Méthodes statistiques  Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Dans cet ouvrage, les Big Data sont abordées du point de vue des applications, des méthodes d'analyse et de modélisation, des outils informatiques, et de l'optimisation de la programmation dans R et dans d'autres logiciels, dont Spark et H2O. Les principes de l'apprentissage profond sont détaillés, et tout particulièrement les réseaux de neurones convolutifs et récurrents. On rappelle ce que sont la descente du gradient et le mécanisme de rétropropagation, leurs difficultés (sur-apprentissage, évanouissement du gradient) et les solutions apportées (dropout, normalisation par lot, activation ReLU...). Les applications à la reconnaissance d'image et les architectures élaborées ces dernières années sont ensuite décrites, de même que des applications aux jeux de stratégie et dans le domaine artistique avec les modèles génératifs.

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (4)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
100014580	K.45 TUF	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7f	Prêt possible Disponible
100014554	K.45 TUF	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7f	A Consulter sur Place Exclu du prêt
100014583	K.45 TUF	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7f	A Consulter sur Place Exclu du prêt
100046463	K.45 TUF	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7f	Prêt possible Sorti jusqu'au 16/05/2026

Big data, smart data, stupid data / Antoine Denoix

Public ISBD Titre : Big data, smart data, stupid data : comment (vraiment) valoriser vos données ; petit manuel à l'usage de ceux qui veulent accélérer et réussir Type de document : texte imprimé Auteurs : Antoine Denoix, Auteur Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2018 Importance : 1 vol. (140 p.) Présentation : ill. Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-077351-0 Prix : 17,90 EUR Note générale : Bibliogr. p. 137. Webliogr. 139-140 Langues : Français (fre) Mots-clés : Web usage mining  Marketing sur Internet Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Demain, tout, absolument tout, produira de la data. Les entreprises qui sauront s'en servir réussiront. Les autres disparaîtront. Vous souhaitez décoller et réussir ' Ce livre est fait pour vous ! Pratique et piquant, il vous guidera étape par étape. Pour réussir, il vous faut tout bousculer : vos procédures, vos talents, votre culture... jusqu'à votre proposition de valeur ! Stratégies, exécution, casting, contraintes règlementaires... ce petit manuel traitera de tout, sans tabou, pour vous permettre d'aller droit au but ! N'attendez plus, lancez-vous ! Big data, smart data, stupid data : comment (vraiment) valoriser vos données ; petit manuel à l'usage de ceux qui veulent accélérer et réussir [texte imprimé] / Antoine Denoix, Auteur . - Malakoff : Dunod, DL 2018 . - 1 vol. (140 p.) : ill. ; 21 cm. ISBN : 978-2-10-077351-0 : 17,90 EUR Bibliogr. p. 137. Webliogr. 139-140 Langues : Français (fre) Mots-clés : Web usage mining  Marketing sur Internet Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Demain, tout, absolument tout, produira de la data. Les entreprises qui sauront s'en servir réussiront. Les autres disparaîtront. Vous souhaitez décoller et réussir ' Ce livre est fait pour vous ! Pratique et piquant, il vous guidera étape par étape. Pour réussir, il vous faut tout bousculer : vos procédures, vos talents, votre culture... jusqu'à votre proposition de valeur ! Stratégies, exécution, casting, contraintes règlementaires... ce petit manuel traitera de tout, sans tabou, pour vous permettre d'aller droit au but ! N'attendez plus, lancez-vous !

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
100007980	K.45 DEN	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7c	A Consulter sur Place Exclu du prêt
100007982	K.45 DEN	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7c	Prêt possible Disponible

La boîte à outils de la stratégie big data / Romain Rissoan

Public ISBD Titre : La boîte à outils de la stratégie big data Type de document : texte imprimé Auteurs : Romain Rissoan, Auteur ; Romain Jouin, Auteur Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2018 Autre Editeur : 42-Saint-Étienne : Impr. Loire offset Titoulet Collection : La boîte à outils Sous-collection : Compétences transversales Importance : 1 vol. (191 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-077898-0 Prix : 26,50 EUR Note générale : Glossaire Langues : Français (fre) Mots-clés : Planification stratégique  Innovations technologiques  Données massives  Gestion Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Quels sont les enjeux stratégiques et techniques du big data ' Quels sont les nouveaux métiers au sein de l'entreprise ' Comment gérer des équipes de manière agile et mener des projets big data ' Quelles technologies et infrastructures choisir pour développer l'usage du big data dans les entreprises ' Comment appliquer les résultats des modélisations 'Découvrez 65 outils et méthodes indispensables pour intégrer la stratégie big data au sein de votre entreprise.Chaque outil est traité de façon visuelle et structurée sur 2 ou 4 pages avec des schémas de synthèse, les objectifs et le contexte d'utilisation, des conseils méthodologiques, ainsi que des mises en situation concrètes. La boîte à outils de la stratégie big data [texte imprimé] / Romain Rissoan, Auteur ; Romain Jouin, Auteur . - Malakoff : Dunod : 42-Saint-Étienne : Impr. Loire offset Titoulet, DL 2018 . - 1 vol. (191 p.) : ill. ; 24 cm. - (La boîte à outils. Compétences transversales) . ISBN : 978-2-10-077898-0 : 26,50 EUR Glossaire Langues : Français (fre) Mots-clés : Planification stratégique  Innovations technologiques  Données massives  Gestion Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Quels sont les enjeux stratégiques et techniques du big data ' Quels sont les nouveaux métiers au sein de l'entreprise ' Comment gérer des équipes de manière agile et mener des projets big data ' Quelles technologies et infrastructures choisir pour développer l'usage du big data dans les entreprises ' Comment appliquer les résultats des modélisations 'Découvrez 65 outils et méthodes indispensables pour intégrer la stratégie big data au sein de votre entreprise.Chaque outil est traité de façon visuelle et structurée sur 2 ou 4 pages avec des schémas de synthèse, les objectifs et le contexte d'utilisation, des conseils méthodologiques, ainsi que des mises en situation concrètes.

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (5)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
100009767	K.45 RIS	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7e	A Consulter sur Place Exclu du prêt
100009771	K.45 RIS	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7e	Prêt possible Disponible
100009769	K.45 RIS	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7e	Prêt possible Disponible
100009774	K.45 RIS	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7e	A Consulter sur Place Exclu du prêt
100019246	K.45 RIS	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7e	A Consulter sur Place Exclu du prêt

(ChatGPT facile) / Charles 'T Gapata

Permalink

ChatGPT / Éric Sarrion

Permalink

ChatGPT pour les nuls / Yasmina Lecomte

Permalink

Au cœur de l'intelligence artificielle / Axel Cypel

Permalink

Contre-atlas de l'intelligence artificielle / Kate Crawford

Permalink

Cybersécurité / Patrick Lallement

Permalink

Data Mining et statistique décisionnelle / Stéphane Tufféry

Permalink

Data science avec Python pour les nuls / John Mueller

Permalink

Deep learning en action / Josh Patterson

Permalink

Deep Learning Architectures / Ovidiu Calin

Permalink

---

1 2 3 4 (1 - 15 / 60) Par page : 25 50 100 200