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Ce livre sur le Machine Learning et l'IA générative 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. L'auteur commence par expliquer 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 les notions de modélisation d'un problème et de métriques de mesure de performances d'un modèle. Le lecteur peut ensuite passer à la pratique en manipulant les bibliothèques Python NumPy et Pandas, ainsi que l'environnement Jupyter. Il peut ainsi aborder sereinement les chapitres à venir, qui lui feront découvrir les concepts mathématiques, et la pratique sous-jacente, relatifs aux algorithmes du Machine Learning et de I'IAgénérative, tels que les statistiques pour la Data Science, les régressions linéaire, polynomiale ou logistique, les arbres de décision et Random forest, l'algorithme K-means, les machines à vecteurs de support (Support Vector Machine), l'analyse en composantes principales, les réseaux de neurones. Le Deep Learning avec les Generative Adversarial Networks pour le développement de vos propres modèles de génération d'images réalistes. Les notions de Deep Learning sont mises en pratique avec TensorFlow, OpenCV et PyTorch dans les environnements Google Colab et VSCode. Pour conclure son apprentissage, le lecteur abordera le traitement automatique du langage (Natural Language Processing) et les concepts fondamentaux du Prompt Engineering.

Cet ouvrage à vocation essentiellement pédagogique a pour but d'aider les débutants et praticiens confirmés de l'Intelligence Artificielle à mieux faire le tri dans un ensemble de mécanismes algorithmiques propres à cette discipline et souvent confondus, tels la "recherche" , "l'optimisation" et "l'apprentissage" . Le besoin d'un tel écrit s'est fait sentir lorsque l'auteur qui enseigne cette discipline informatique depuis plus de trente ans a constaté de manière accrue la grande confusion régnant dans l'esprit de ses étudiants lorsque ces derniers choisissent de programmer ce qui leur paraît comme l'algorithme et donc le logiciel le plus prometteur pour résoudre le jeu du taquin ou des problèmes de sudoku, un logiciel pour affronter des joueurs humains au jeu du puissance-4, des dames ou des échecs, un logiciel pour jouer aux vétérans Tetris ou au Snake, pour contrôler Super Mario dans le jeu vidéo du même nom, un logiciel capable de trouver le chemin le plus court dans un graphe ou de trouver le parcours le plus rapide traversant toutes les villes par un voyageur de commerce et, finalement, un logiciel capable de distinguer un chien d'un chat sur une photo qu'on lui présente. Et, de fait, les trois mécanismes les plus souvent confondus afin de s'attaquer à ces problèmes sont effectivement la "recherche" , "l'optimisation" et "l'apprentissage" . Cet ouvrage théorique mais aussi et surtout pratique enseigne les bases de l'IA en exploitant la force du langage de programmation Python. Tous ces exemples seront donc repris en donnant les clés pour maîtriser l'intelligence artificielle grâce à Python. Cette 4e édition est mise à jour avec une introduction aux technologies des LLMs et du RAG.

La programmation enfin accessible aux enfants dès 10 ans grâce à 25 projets ! DECOUVRIR LA PROGRAMMATION INFORMATIQUE : L'apprentissage de la programmation commence à être mis en place dans les établissements par l'Education nationale et cela depuis le plus jeune âge. De plus en plus d'ateliers de type "Kids Coding Clubs" voient le jour et comptent de plus en plus d'adeptes. Les livres de la collection Programmer en s'amusant pour les Nuls sont destinés à la fois aux enfants désireux d'apprendre les bases du codage informatique, mais également aux parents et/ou enseignants désireux d'accompagner leurs enfants ou leurs élèves dans la découverte d'un langage de programmation. Ce livre est dédié à Python, un langage de programmation moderne et gratuit fonctionnant sur Mac et PC. Ce livre de programmation informatique pour les Nuls contient plusieurs projets : Programmer dans un langage de pro Créer des jeux et des applications Développer des projets personnalisés Public : enfants dès 10 ans, parents et enseignants. APPRENDRE A CODER EN S'AMUSANT : Ce livre d'informatique pour les Nuls est destiné aux enfants, qui souhaient découvrir la programmation informatique, de manière simple et ludique. Grâce à cet ouvrage, les plus jeunes pourront apprendre à coder sur le langage Python, tout en s'amusant ! DES PROJETS POUR PROGRESSER : Ce livre de la collection pour les Nuls permet d'apprendre à coder de manière ludique, pour les enfants à partir de 10 ans. Pour cela, il s'appuie sur différents projets à réaliser. Vos enfants pourront apprendre à coder dans un langage de pro et concevoir des jeux et des programmes. N'hésitez plus et lancez vos enfants dans l'univers de la programmation informatique sur Python, pour leur permettre d'apprendre à créer un site Web tout en s'amusant !

Ce livre s'adresse aux développeurs, architectes et administrateurs système, ainsi qu'à toute personne désireuse de comprendre les concepts fondamentaux de la technologie Docker, sans entrer dans toutes ses subtilités ni tous ses cas d'usage, pour les mettre en oeuvre dans le déploiement d'applications distribuées. Empreint de toute la pédagogie de l'auteur, ce livre permet au lecteur de se poser les bonnes questions et d'apprendre à être pleinement autonome pour affronter avec un oeil critique la masse de conseils disponibles sur Internet afin de trouver la bonne information. Après plusieurs chapitres dédiés à la prise en main de Docker, l'auteur transmet les bonnes pratiques de création d'images avant de montrer en quoi Docker permet de mettre en oeuvre des applications découpées en modules, voire en microservices, en prenant l'exemple d'une application développée en .NET Core. Un chapitre est dédié à l'orchestration de conteneurs, que ce soit à l'aide de Kubernetes ou de Swarm, qui peut se révéler être une alternative intéressante du fait de sa simplicité d'utilisation. Les spécificités de Docker sous Windows sont également mises en avant. Pour finir, le lecteur appréhende la mise en oeuvre en conditions industrielles de Docker, avec des recommandations de bonnes pratiques pour les environnements de production.