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L'image et la vidéo n'échappent pas à la vague des nouvelles technologies apportées par l'IA. L'IA, et plus précisément l'IA générative, est sur toutes les lèvres depuis bientôt 3 ans. Après la création de contenus textuels, c'est l'image, puis la vidéo dont la génération a été rendue possible à partir d'un simple prompt. Magie ? Cela peut y faire penser, mais comme toute technologie, ce sont des algorithmes qui se cachent derrière ces prouesses, et il faut connaitre leur fonctionnement, mais aussi leurs possibilités comme leurs limites pour en tirer le meilleur parti. Cet ouvrage est consacré à un des domaines créatifs révolutionnés par l'IA : l'image et le cinéma. Vous y découvrirez les outils et techniques pour devenir un artiste du pixel et de la création de contenus numériques visuels - photos, animations, vidéos - époustouflants. L'auteur partagera aussi des réflexions sur l'aspect éthique et juridique de ce tournant majeur dans une industrie en perpetuelle (r)évolution Action !

De " agent " à " visualisation des données ", en passant par " apprentissage supervisé ", " réseau de neurones artificiels " et " traitement automatique du langage ", voici enfin un dictionnaire alphabétique pour décrypter le jargon de l'IA ! Vous voudriez en savoir plus sur l'IA, mais ne savez par où commencer ? Vous vous sentez submergé par le flux constant des innovations ? Ce Dictionnaire de l'IA explique simplement ce qu'est l'intelligence artificielle en définissant 101 termes essentiels, dans un langage clair et non technique. Découvrez des concepts clés allant de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique aux technologies révolutionnaires telles que ChatGPT et DALL-E. Ce dictionnaire classé par ordre alphabétique est conçu pour vous informer et vous éclairer, mais aussi pour vous inspirer et vous responsabiliser. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement curieux du monde qui vous entoure, ce livre rend accessible le jargon complexe de l'IA, en vous guidant dans le monde fascinant de l'intelligence artificielle.

Un guide complet et à jour sur les tests d'intrusion à l'aide du célèbre framework Metasploit, pour combattre les hackers et améliorer la cybersécurité des vos systèmes Voici la référence incontournable en matière d'évaluation de la sécurité depuis plus d'une décennie. Le framework Metasploit permet de découvrir, d'exploiter et de partager des vulnérabilités rapidement et plutôt facilement, mais son utilisation peut s'avérer difficile pour les nouveaux arrivants. Rédigée par des hackers éthiques renommés et des experts du domaine, cette deuxième édition entièrement mise à jour couvre les sujets suivants : Des tests d'intrusion avancés dans Active Directory et dans le cloud Des techniques modernes d'évasion et de codage de la charge utile La génération de documents malveillants pour l'exploitation côté client La couverture des modules et commandes récemment ajoutés En commençant par les éléments essentiels de Metasploit (exploits, charges utiles, interprétation et modules auxiliaires), vous passerez à des méthodologies avancées alignées sur la norme PTES (Penetration Test Execution Standard). A l'aide d'exemples concrets et de tests d'intrusion simulés, vous pourrez réaliser les tâches suivantes : Effectuer la reconnaissance du réseau et analyser ses vulnérabilités Exécuter des attaques de réseau sans fil et d'ingénierie sociale Utiliser des techniques de post-exploitation, y compris l'élévation de privilèges Développer des modules personnalisés en Ruby et porter des exploits existants Utiliser MSFvenom pour échapper à la détection Intégrer avec Nmap, Nessus et la boîte à outils d'ingénierie sociale Que vous soyez un professionnel de la cybersécurité, un hacker éthique ou un administrateur informatique, cette édition entièrement à jour est votre meilleur atout pour garder une longueur d'avance dans le paysage des menaces en constante évolution.

Le best-seller O'Reilly sur la data science avec Python enfin traduit en Francais ? Pour de nombreux chercheurs, Python est un outil essentiel en raison de ses bibliothèques pour stocker, manipuler et obtenir un aperçu des données. Ce livre décrit toutes les ressources dont vous pouvez disposer pour mettre en oeuvre vos applications : IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn et d'autres outils associés. Les scientifiques en activité et les utilisateurs de données familiarisés avec la lecture et l'écriture de code Python trouveront avec cette référence complète l'outil idéal pour s'attaquer aux problèmes quotidiens : manipuler, transformer et nettoyer les données ; visualiser différents types de données ; utiliser les données pour créer des modèles statistiques ou d'apprentissage automatique. Ce livre est tout simplement la référence incontournable pour le calcul scientifique en Python. Vous apprendrez à utiliser : IPython et Jupyter : fournissent des environnements de calcul pour les data scientists utilisant Python NumPy : inclut le ndarray pour un stockage et une manipulation efficaces de tableaux de données denses en Python Pandas : comprend le DataFrame pour un stockage et une manipulation efficaces des données étiquetées / en colonnes en Python Matplotlib : inclut des fonctionnalités pour une gamme flexible de visualisations de données en Python Scikit-Learn : pour des implémentations Python efficaces et propres des algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus établis