Vous reprendrez bien un peu de confiance ?

Tout changement en entreprise peut déstabiliser la personne dès lors qu'elle est confrontée à une remise en cause de sa manière de travailler ainsi que de ses habitudes. Comment vivre les changements avec sérénité ? Comment rebondir face aux nouvelles mesures imposées ? Ce livre se veut l'éclaireur de cette thématique : à l'aide de témoignages de personnes ayant vécu d'importants changements professionnels, il propose des pistes de compréhension sur ce qui se passe alors et des pistes de bien-être dans le changement. Pour faire face aux périodes de turbulence professionnelle !

Cet ouvrage a pour objectif d'accompagner ingénieurs, scientifiques et étudiants dans l'apprentissage pratique du deep learning avec TensorFlow/Keras, les outils de Google dédiés à la création d'applications d'apprentissage machine. Destiné à tous ceux qui souhaitent comprendre et maîtriser ces technologies, il propose une démarche progressive alliant théorie et mise en pratique, accessible dès lors que l'on connaît les bases du langage Python. Chaque concept est illustré par des exemples concrets avec 42 programmes téléchargeables, facilement testables en ligne via Google Colab (aucun logiciel à installer). Le premier chapitre replace le deep learning parmi les grandes familles de techniques d'intelligence artificielle. Les trois suivants introduisent les réseaux de neurones et plus spécifiquement le perceptron multicouche, dont le fonctionnement est détaillé avant la création d'un modèle de reconnaissance de chiffres manuscrits. Ce programme est ensuite amélioré pas à pas pour devenir une application interactive capable d'identifier des chiffres dessinés à l'écran. Les chapitres suivants présentent les réseaux convo-lutifs, incontournables pour le traitement d'images. Le lecteur y découvre leurs principes (calcul de convolution, pooling) et leur mise en oeuvre avec TensorFlow/ Keras à travers plusieurs modèles de référence (LeNet-5, AlexNet, Inception), jusqu'à la reconnaissance d'objets via webcam selon les 1000 catégories d'ImageNet. Enfin, les derniers chapitres abordent l'optimisation des pipelines de données, l'augmentation d'images et l'apprentissage par transfert, illustré avec le réseau MobileNet V2 et un projet de classification de 45 espèces de mammifères.

Extrait : "La Seine divise Paris en deux parties assez distinctes, puisque pour certains Parisiens, "passer l'eau" , aller de la rive gauche à la rire droite, est presque une excursion dans une autre ville ; elle forme elle-même une troisième région, la région du bord de l'eau, qui n'est ni la moins intéressante, ni la moins belle".

Impression en "gros caractères" . Extrait : "La Seine divise Paris en deux parties assez distinctes, puisque pour certains Parisiens, "passer l'eau" , aller de la rive gauche à la rire droite, est presque une excursion dans une autre ville ; elle forme elle-même une troisième région, la région du bord de l'eau, qui n'est ni la moins intéressante, ni la moins belle".