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Virginie Mathivet, Madjid Khichane

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Dossier

Livres, actualités : tout sur Virginie Despentes

Née le 13 juin 1969 à Nancy, Virginie Despentes fait une entrée fracassante en littérature avec Baise-moi, un premier roman écrit en quelques semaines, provocateur et dérangeant, qui devient, grâce au bouche-à-oreille et à une exposition médiatique inattendue, un succès. Après deux autres romans, l'adaptation cinématographique de son premier livre, réalisée avec Coralie Trinh Thi, termine d'asseoir sa réputation d'auteure féministe et jusqu'au-boutiste.

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Dossier

Romans, nouveautés : les livres de Virginie Grimaldi

Virginie Grimaldi est une autrice française née en 1977 à Bordeaux. Elle est notamment connue pour ses romans feel-good qui abordent des thèmes universels tels que l'amitié, la famille et l'amour.

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Dossier

Livres, actualités : tout sur Virginia Woolf

Née Adeline Virginia Alexandra Stephen en 1882, Virginia Woolf grandit dans une famille aisée, où elle dispose d'un accès facilité à l'art et à la culture de son époque. Les disparitions de sa mère, en 1895, de sa demi-sœur puis de son père fragilisent toutefois son état émotionnel : elle devient sujette aux dépressions nerveuses. En 1915, elle publie son premier roman, The Voyage Out, après quelques années d'activité au sein du supplément littéraire du Times. 

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Dossier

Livres, actualités : tout sur Toni Morrison

Née Chloe Anthony Wofford le 18 février 1931 à Lorain, dans l'Ohio, au sein d'une famille d'ouvriers, Toni Morrison étudie la littérature américaine, pour laquelle elle se passionne très tôt : elle soutient un mémoire sur le thème du suicide chez William Faulkner et Virginia Woolf à la fin de ses études, avant d'embrasser une carrière dans l'édition.

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Dossier

Le Prix Renaudot

Créé en 1926 par des journalistes et des critiques littéraires qui s'ennuyaient en attendant les choix des jurés du Prix Goncourt, le Prix Renaudot s'est depuis fait une place de choix au sein des prix littéraires de la rentrée. Il emprunte son nom à Théophraste Renaudot (1586-1653), journaliste et médecin français, connu comme le créateur de la presse et de la publicité françaises...

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Dossier

Les Prix Landerneau

Remis pour la première fois en 2008, le Prix Landerneau s'est décliné, depuis, en plusieurs récompenses : on compte ainsi le Prix Landerneau BD, le Prix Landerneau Album Jeunesse, le Prix Landerneau Polar et le Prix Landerneau des Lecteurs... Ces récompenses fédèrent l'ensemble des libraires des quelque 220 Espaces culturels E. Leclerc.

Extraits

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Programmation

Machine Learning et Python. Coffret en 2 volumes : Implémentation avec Sikit-Learn, 2e édition

Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d'informations sur le Machine Learning et son implémentation avec la bibliothèque Python Sickit-Learn. 1095 pages par nos experts. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Un livre de la collection Expert IT Le Machine Learning avec Python - De la théorie à la pratique Extrait du résumé : Ce livre sur le Machine Learning avec le langage Python permet 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. Les lecteurs avertis trouveront dans ce livre une occasion d'aller plus loin dans leur compréhension des algorithmes du Machine Learning... Un livre de la collection Expert IT Machine Learning - Implémentation en Python avec Scikit-learn Extrait du résumé : Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts, ses principaux algorithmes et l'implémentation de ceux-ci en Python avec Scikit-learn...

10/2022

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Informatique

Microsoft Bot Framework. Maîtrisez le développement de chatbots avec les services cognitifs d'Azure

Ce livre sur Bot Framework (en version V4 au moment de l'écriture) s'adresse aux développeurs qui souhaitent disposer des informations nécessaires pour développer un chatbot intelligent basé sur les services cognitifs d'Azure. Après une présentation du concept de chatbot et de quelques cas d'usage fréquents d'utilisation, l'auteur explique l'impact de l'intelligence artificielle sur les performances d'un chatbot. Il décrit ensuite les services cognitifs de Microsoft Azure en mettant l'accent sur ceux relatifs à la vision par ordinateur comme Vision ou ceux de compréhension du langage naturel comme LUIS ou QnA maker. Dans la suite du livre, le lecteur apprend à créer et à configurer un chatbot en utilisant Visual Studio et le langage C# et à utiliser des commandes CLI pour gérer des services cognitifs et des fichiers de configuration à l'aide de scripts. Pour finir, le dernier chapitre introduit l'outil Dispatch qui facilite l'intégration et la gestion de plusieurs services cognitifs dans un seul et même chatbot. Pour appréhender au mieux les concepts étudiés, des projets Visual Studio prêts à l'emploi accompagnent tous les exemples nécessitant l'utilisation de .NET et sont disponibles en téléchargement sur le site. A l'issue de la lecture de ce livre, le lecteur aura acquis une première expérience dans l'exploitation des services cognitifs d'Azure avec Bot Framework.

07/2019

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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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Programmation

Python pour la Data Science. Analysez vos données avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn

Ce livre de la collection vBook se compose d'un livre de référence sur la Data Science avec le langage Python, alliant théorie et pratique, pour apprendre à analyser des données avec Python et d'un approfondissement sous forme de vidéo qui présente Numpy et Pandas, deux bibliothèques dédiées à la Data Science et à la visualisation de données. Livre Python pour la Data Science - Analysez vos données avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn Ce livre sur la Data Science avec le langage Python, alliant théorie et pratique, s'adresse aussi bien aux étudiants et professionnels (ingénieurs, chercheurs, enseignants, data scientists), qu'aux informaticiens souhaitant apprendre à analyser des données avec Python. La première partie du livre vise à introduire le langage Python et son utilisation dans le domaine de l'analyse de données. Le lecteur y découvre la mise en place de l'environnement de travail ainsi que des rappels sur le langage Python. Dans une deuxième partie, le lecteur apprend à manipuler efficacement ses données grâce aux librairies NumPy et Pandas. Chaque notion est introduite théoriquement puis illustrée par un exemple concret permettant de comprendre son application. Il apprend à importer ses données sous Python et à utiliser les fonctions, méthodes et attributs fournis pour les explorer et les manipuler afin d'en faire ressortir des informations et tendances. Dans une troisième partie, le lecteur apprend à visualiser ses données avec les librairies Matplotlib et Seaborn, lui permettant de comprendre l'architecture et le fonctionnement de la création de figures avec Python, ainsi que les types de graphiques à utiliser selon le type de variables à représenter. Enfin, dans le dernier chapitre, l'auteur propose un exercice complet avec sa correction permettant de mettre en pratique les notions étudiées. Il permet au lecteur d'écrire le code permettant de répondre aux questions de l'exercice. Pour chaque chapitre, un fichier contenant le code source utilisé, appelé notebook, est disponible en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Ce notebook permet au lecteur de tester le code, de le modifier et d'y tester ses propres lignes de code. De plus, deux jeux de données réels sont disponibles en téléchargement et utilisés dans ce livre pour illustrer les propos de l'auteur. Vidéo Data Science et visualisation de données L'arrivée du Big Data et la multiplicité des sources de données font que les besoins en matière d'analyse de données deviennent de plus en plus importants. L'objectif de cette vidéo est de vous montrer comment utiliser le langage Python dans le cadre de la Data Science pour être en mesure d'analyser de gros volumes de données. Nous présenterons Numpy et Pandas, deux bibliothèques dédiées à la Data Science et travaillerons sur la préparation et la visualisation de données.

03/2023

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Informatique

L'intelligence artificielle pour les développeurs. Concepts et implémentations en Java, 2e édition

Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs et ne nécessite pas de connaissances mathématiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les inspirations, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont Illustrés par des applications réelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en Java. Ces exemples de code étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications Java 10, sans plugin extérieur. Les techniques d'Intelligence Artificielle décrites sont : - Les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances ; - La logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels ; - Les algorithmes de recherche de chemin, dont le A très utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs itinéraires ; - Les algorithmes génétiques utilisant la puissance de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes ; - Les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums à des problèmes d'optimisation, avec ou sans contraintes ; - Les systèmes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples ; - Les réseaux de neurones (et le deep learning), capables de découvrir et de reconnaître des modèles dans des suites historiques, des images ou encore des données. Pour aider le lecteur à passer de la théorie à la pratique, l'auteur propose en téléchargement, sept projets Java (réalisés avec NetBeans), un par technique d'Intelligence Artificielle. Chaque projet contient un package générique et un ou plusieurs packages spécifiques à l'application proposée. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur ces différentes techniques, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un index.

01/2019

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Programmation

Machine Learning. Implémentation en Python avec Scikit-learn

Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts et l'implémentation de ceux-ci en Python. Il commence par une présentation du Machine Learning puis de la méthode CRISP où chaque phase est détaillée avec les différentes étapes. Les premiers chapitres s'intéressent donc aux phases de Data Understanding (ou compréhension des données) et de Data Preparation (préparation des données). Dans le premier sont présentés des analyses statistiques de datasets, que cela soit sous forme numérique ou graphique. Dans le deuxième sont vues les principales techniques utilisées pour la préparation des données, avec leur rôle et des conseils sur leur utilisation. Ensuite, plusieurs chapitres sont dédiés chacun à une tâche de Machine Learning : · La classification ; · La régression, avec le cas particulier de la prédiction ; · Le clustering et plus globalement l'apprentissage non supervisé. Pour chaque tâche qui est présentée sont successivement détaillés les critères d'évaluation, les concepts derrière les principaux algorithmes puis leur implémentation avec Scikit-Learn. Pour illustrer les différents chapitres, les techniques et algorithmes présentés sont appliqués sur des datasets souvent utilisés : Iris (classification de fleurs), Boston (prévision de prix de vente d'appartements) et Titanic (prévision de la chance de survie des passagers du bateau).

10/2021

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