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Intelligence artificielle vulgarisée. Le machine learning et le deep learning par la pratique

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Dossier

L'intelligence artificielle au service du livre et de la lecture

On ignore si l’intelligence artificielle décidera d’écrire Guerre et Paix ou Les Misérables, mais les scientifiques y travaillent d’arrache-pied. L’évolution du livre et de l’édition passera par les travaux de chercheurs, qui demandent) des robots d’engloutir des livres... pour écrire de nouvelles histoires.

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Dossier

Le Prix “Envoyé par La Poste”

Créé par la Fondation d’entreprise La Poste, le prix « Envoyé par La Poste » récompense un manuscrit (roman ou récit) adressé par courrier, sans recommandation particulière, à un éditeur qui décèle, avec son comité de lecture, un talent d’écriture et qui décide de le publier.

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Dossier

La librairie et le Label Lir : les raisons de la colère

Une étude réalisée conjointement par le ministère de la Culture et de la Communication, le Syndicat de la librairie française et le Syndicat national de l’édition, le rapport de la mission « Livre 2010 » et celui d’Antoine Gallimard, remis au cours de l’année 2007, ont souligné la fragilité de la situation économique des librairies indépendantes et préconisé de faire du maintien et du développement de ces entreprises une des priorités de la politique du livre. 

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Dossier

Andreï Kourkov, symbole de la résistance ukrainienne par les Lettres

En l'espace de quelques heures, toute l'Europe a pris peur : la Russie décidait d'envahir l'Ukraine, contre toute attente – ou plutôt, confirmant les craintes d'un grand nombre d'observateurs. Et depuis le 24 février, l'écrivain d'origine ukrainienne, Andreï Kourkov prend la parole dans les médias. Loin d'un couple “Je vous l'avais bien dit”, l'auteur apporte explications et commentaires, comme il l'a fait à travers ses livres.

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Dossier

9e édition du prix "Envoyé par La Poste"

Imaginé et créé par la Fondation La Poste en 2015, le prix Envoyé par La Poste récompense un manuscrit (roman ou récit) adressé par courrier, à un éditeur qui décèle un talent d’écriture et qui décide de le publier. 

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Dossier

Milan Kundera par ses livres : la passion française

Milan Kundera est né le 1er avril 1929 à Brno, en Tchécoslovaquie (aujourd'hui République tchèque). Il est l'un des écrivains les plus importants et les plus influents du 20e siècle. Ses écrits, qui abordent des thèmes tels que l'amour, l'existence et l'identité, sont connus pour leur complexité et leur profondeur philosophique.

Extraits

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Informatique

Intelligence artificielle vulgarisée. Le machine learning et le deep learning par la pratique

L'intelligence artificielle est aujourd'hui incontournable. Cependant, les approches pédagogiques réalisées par les ouvrages et sites internet dédiés à l'intelligence artificielle restent souvent complexes. Ce livre a pour objectif de présenter de façon simple et concrète la création de projets basés sur de l'intelligence artificielle en mettant de côté les formules mathématiques et statistiques décourageantes pour la plupart des novices. Il permet ainsi de rendre compréhensibles et applicables les concepts du Machine Learning et du Deep Learning à toute personne âgée de 15 à 99 ans ! La démarche proposée par cet ouvrage se veut progressive et l'auteur entremêle théorie et cas pratiques. Après une introduction à l'intelligence artificielle et aux craintes qu'elle suscite, deux chapitres proposent un bref rappel sur les fondamentaux du langage Python, sur des notions statistiques ainsi qu'une présentation des algorithmes du Machine Learning et de leur champ d'application. Le lecteur peut ensuite, grâce aux trois chapitres qui suivent, découvrir comment donner la faculté à sa machine de prédire des valeurs et de réaliser des classifications. Vient ensuite la découverte de l'apprentissage non supervisé puis de la classification de texte. Enfin, à travers trois chapitres successifs traitant des réseaux de neurones, le lecteur découvre comment les neurosciences ont eu un impact sur l'intelligence artificielle. L'ouvrage se termine par la réalisation de cas pratiques : un premier mêlant réseau de neurones et parole et un second relatif au premier chatbot.

09/2019

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Informatique

Introduction au Deep Learning

Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. L'apprentissage profond (deep learning) a révolutionné l'intelligence artificielle et s'est très rapidement répandu dans de nombreux domaines d'activité. Grâce à une approche "orientée projet", ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les réseaux de neurones à propagation avant jusqu'aux réseaux non supervisés. Conçu comme un manuel d'apprentissage synthétique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compréhension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement. Ces exemples sont étudiés avec le logiciel TensorFlow. Les notions théoriques sont illustrées et complétées par une quarantaine d'exercices, dont la moitié sont corrigés.

01/2021

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Programmation

Le Machine Learning avec Python. De la théorie à la pratique

Ce livre sur le Machine Learning avec le langage Python permet aux lecteurs novices ou étudiants de disposer des connaissances théoriques nécessaires pour une compréhension approfondie du Machine Learning et d'appréhender les outils techniques utiles pour mettre en pratique les concepts étudiés. L'auteur y expose des exemples concrets sur les concepts de l'apprentissage automatique. Des lecteurs plus avertis trouveront dans ce livre une occasion d'aller plus loin dans leur compréhension des algorithmes du Machine Learning et les enseignants pourront y voir une ressource adaptée pour dispenser un cours sur le sujet. Pour commencer, l'auteur explique les enjeux de la Data Science ainsi que les notions fondamentales du Machine Learning avant de présenter la démarche théorique d'une expérimentation en Data Science avec des notions de modélisation d'un problème et les métriques de mesure de performances d'un modèle. Le lecteur peut ensuite passer à la pratique avec le langage Python en manipulant les bibliothèques Numpy et Pandas ainsi que l'environnement Jupyter, et aborder ainsi sereinement les chapitres suivants qui lui feront découvrir les notions mathématiques, et la pratique sous-jacente, relatives aux algorithmes du Machine Learning : statistiques pour la Data Science, régression linéaire et polynomiale, régression logistique, arbres de décision et Random Forest, K-means, Support Vector Machine, analyse en composantes principales et réseaux de neurones. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www. editions-eni. fr.

09/2021

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Informatique

Le Machine learning pour les nuls

Plongez au coeur de l'intelligence arficielle et de la data science Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace à la data scince et au machine learning. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre va vous faire découvrir tous les ingrédients qui font du machine learning l'outil indispensable du développement d'applications liées à l'intelligence artificielle. Au programme de ce livre : Découvrez toutes les applications du quotidien qui utilisent le machine learning Apprenez les langages du machine learning : Python et R, afin de vous adresser aux machines qui effectueront des traitements sur les données Apprenez à coder en R avec R studio Apprenez à coder en Python en utilisant Anaconda

11/2019

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Algorithmes

Machine Learning et Deep Learning. Des bases à la conception avancée d'algorithmes (exemples en Python et en JavaScript)

Ce livre s'adresse à toute personne qui désire mieux comprendre et utiliser les algorithmes pour améliorer sa pratique de la programmation et notamment celle dédiée au Machine Learning ou au Deep Learning. L'auteur commence par parler de logique pour aider le lecteur dans sa compréhension des algorithmes classiques et des règles de programmation. Il sera ainsi armé pour étudier les bases propres à tout langage de programmation : les variables, les opérateurs, les conditions, les boucles, les fonctions... Dans la suite du livre, l'auteur détaille ce qui fait la spécificité, l'intérêt et la puissance des algorithmes dits intelligents, dédiés au Machine Learning ou au Deep Learning. Il donne au lecteur des exemples d'applications modernes et montre comment les utiliser concrètement. Enfin, cet ouvrage propose des exemples de problèmes d'algorithmiques courants et explique leurs résolutions. à l'issue de la lecture de ce livre, le lecteur sera en mesure de programmer efficacement dans n'importe quel langage. La plupart des algorithmes de ce livre sont traduits en Python et en JavaScript. Les sources, directement utilisables, sont disponibles en téléchargement sur le site www. editions-eni. fr.

07/2021

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Informatique

Big Data, Machine Learning et apprentissage profond

Cet ouvrage montre comment appliquer les méthodes de machine learning aux Big Data, et comment appliquer les méthodes plus spécifiques de deep learning aux problèmes plus complexes relevant de l'intelligence artificielle, tels que la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel.

04/2019

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