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Titre : Bases de données : concepts, utilisation et développement Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Luc Hainaut, Auteur Mention d'édition : 4e éd. Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2018 Autre Editeur : 95-Domont : Dupli-print Collection : Info sup Importance : 1 vol. (735 p.) Présentation : ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-078460-8 Prix : 37 EUR Note générale : Bibliogr. p. 719-726. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Bases de données Conception Gestion Index. décimale : 005.7 Résumé : Ce manuel vise un triple objectif : comprendre les concepts théoriques, apprendre à utiliser des bases de données, et enfin savoir en construire de nouvelles.La première partie explique les notions de base sur les structures de données, les systèmes de gestion de bases de données, le modèle relationnel... La deuxième décrit le langage SQL et les fonctions qui permettent de tirer le meilleur parti d'une base de données.La dernière partie détaille les méthodes de construction des bases de données relationnelles puis des bases relationnelles-objet.L'ouvrage papier est complété par un site web comprenant des tutoriels, des exercices corrigés, des planches PowerPoint destinées aux enseignants. Ces tutoriels permettent à l'étudiant de mettre en pratique de manière active les notions expliquées dans le livre.Cette quatrième édition comporte des mises à jour sur les bases de données NoSQL, sur les nouveaux mécanismes de transaction ( WAL et MVCC) et sur les blockchains. Bases de données : concepts, utilisation et développement [texte imprimé] / Jean-Luc Hainaut, Auteur . - 4e éd. . - Malakoff : Dunod : 95-Domont : Dupli-print, DL 2018 . - 1 vol. (735 p.) : ill. en coul. ; 24 cm. - (Info sup) .
ISBN : 978-2-10-078460-8 : 37 EUR
Bibliogr. p. 719-726. Index
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Bases de données Conception Gestion Index. décimale : 005.7 Résumé : Ce manuel vise un triple objectif : comprendre les concepts théoriques, apprendre à utiliser des bases de données, et enfin savoir en construire de nouvelles.La première partie explique les notions de base sur les structures de données, les systèmes de gestion de bases de données, le modèle relationnel... La deuxième décrit le langage SQL et les fonctions qui permettent de tirer le meilleur parti d'une base de données.La dernière partie détaille les méthodes de construction des bases de données relationnelles puis des bases relationnelles-objet.L'ouvrage papier est complété par un site web comprenant des tutoriels, des exercices corrigés, des planches PowerPoint destinées aux enseignants. Ces tutoriels permettent à l'étudiant de mettre en pratique de manière active les notions expliquées dans le livre.Cette quatrième édition comporte des mises à jour sur les bases de données NoSQL, sur les nouveaux mécanismes de transaction ( WAL et MVCC) et sur les blockchains. Exemplaires
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Titre : Introduction au deep learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2021 Autre Editeur : 53-Mayenne : Jouve-print Collection : Info sup Importance : 1 vol. (162 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-081926-3 Prix : 26,90 EUR Note générale : Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Apprentissage profond Index. décimale : 006.3 Résumé : 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. Introduction au deep learning [texte imprimé] / Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur . - Malakoff : Dunod : 53-Mayenne : Jouve-print, DL 2021 . - 1 vol. (162 p.) : ill. ; 24 cm. - (Info sup) .
ISBN : 978-2-10-081926-3 : 26,90 EUR
Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Mots-clés : Apprentissage profond Index. décimale : 006.3 Résumé : 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. Exemplaires
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