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Titre : ChatGPT : qui es-tu ? ; saurez-vous lui poser les bonnes questions ? Type de document : texte imprimé Auteurs : Daniel Ichbiah, Auteur Editeur : Saint-Herblain : Éditions ENI Année de publication : C 2023 Importance : 1 vol. (242 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-04104-4 Prix : 19,90 EUR Note générale : Notice réd. d'après la couv.
IndexLangues : Français (fre) Mots-clés : ChatGPT Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : ChatGPT est dévoilé au monde le 30 novembre 2022. Interface de conversation intelligente, ChatGPT autorise tout un chacun à poser des questions et y apporte des réponses censées et le plus souvent judicieuses. Pour ce faire, cette Intelligence Artificielle a été entraînée à analyser les importances relatives des termes d'une phrase afin d'en extraire le concept essentiel : elle a absorbé un volume de documents titanesque : 500 milliards de documents incluant l'intégralité du Web jusqu'en 2021, mais aussi des centaines de milliers de livres, d'articles scientifiques. Le succès de ChatGPT est immédiat : 1 million d'inscriptions sont recensées en 5 jours.Avec ce livre, vous apprendrez à dompter ChatGPT et à l'utiliser au mieux selon vos désirs et vos aspirations. De nombreux exemples d'utilisation illustreront ces propos. Vous verrez que cette interface de conversation sait faire bien des choses que vous ignorez et qui peuvent s'avérer supérieurement utiles mais vous découvrirez également la face sombre de ChatGPT, les erreurs et dérives inévitables et apprendrez à reconnaître un contenu généré par ChatGPT.Avant tout, ChatGPT a consacré un fait : nous sommes bel et bien entrés dans l'ère de l'Intelligence Artificielle en libre-service. Le reste de cette Histoire s'écrit au jour le jour." ChatGPT : qui es-tu ? ; saurez-vous lui poser les bonnes questions ? [texte imprimé] / Daniel Ichbiah, Auteur . - Saint-Herblain : Éditions ENI, C 2023 . - 1 vol. (242 p.) : ill. ; 22 cm.
ISBN : 978-2-409-04104-4 : 19,90 EUR
Notice réd. d'après la couv.
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Langues : Français (fre)
Mots-clés : ChatGPT Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : ChatGPT est dévoilé au monde le 30 novembre 2022. Interface de conversation intelligente, ChatGPT autorise tout un chacun à poser des questions et y apporte des réponses censées et le plus souvent judicieuses. Pour ce faire, cette Intelligence Artificielle a été entraînée à analyser les importances relatives des termes d'une phrase afin d'en extraire le concept essentiel : elle a absorbé un volume de documents titanesque : 500 milliards de documents incluant l'intégralité du Web jusqu'en 2021, mais aussi des centaines de milliers de livres, d'articles scientifiques. Le succès de ChatGPT est immédiat : 1 million d'inscriptions sont recensées en 5 jours.Avec ce livre, vous apprendrez à dompter ChatGPT et à l'utiliser au mieux selon vos désirs et vos aspirations. De nombreux exemples d'utilisation illustreront ces propos. Vous verrez que cette interface de conversation sait faire bien des choses que vous ignorez et qui peuvent s'avérer supérieurement utiles mais vous découvrirez également la face sombre de ChatGPT, les erreurs et dérives inévitables et apprendrez à reconnaître un contenu généré par ChatGPT.Avant tout, ChatGPT a consacré un fait : nous sommes bel et bien entrés dans l'ère de l'Intelligence Artificielle en libre-service. Le reste de cette Histoire s'écrit au jour le jour." Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 100053573 K.45 ICH Livre Salle "Rosa Parks" RP-A1a Prêt possible
Sorti jusqu'au 03/09/2026100053575 K.45 ICH Livre Salle "Rosa Parks" RP-E23c A Consulter sur Place
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Titre : Le deep learning pour le traitement d'images : classification, détection et segmentation avec Python et TensorFlow Type de document : texte imprimé Auteurs : Daphné Wallach, Auteur Editeur : Saint-Herblain : Éditions ENI Année de publication : C 2024 Importance : 1 vol (536 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-04320-8 Prix : 45 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage profond Réseaux neuronaux (informatique) Traitement d'images Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Cet ouvrage s'adresse à toutes les personnes désireuses de comprendre et développer des applications de traitement d'images basées sur le deep learning. Il fournit non seulement une base théorique solide, mais également des informations très pratiques, des « trucs et astuces » et des exemples sous forme de scripts Python basés sur TensorFlow. Après une introduction à l'intelligence artificielle, le matériel et les logiciels nécessaires à sa pratique sont détaillés. Suivent ensuite des explications progressives des réseaux de neurones convolutionnels, en décrivant tout d'abord les classifieurs linéaires, puis les réseaux de neurones profonds, et enfin les réseaux convolutionnels. Ces trois chapitres sont accompagnés de scripts Python utilisant TensorFlow, et suivis d'astuces pour améliorer la performance et limiter les biais potentiels du réseau et l'impact carbone lié à son apprentissage et son utilisation. L'apprentissage par transfert, qui consiste à adapter un réseau pré-entraîné à une nouvelle tâche, est ensuite présenté, et accompagné d'un exemple basé sur TensorFlow. Les chapitres suivants décrivent les réseaux convolutionnels appliqués à d'autres tâches que la classification, comme la détection et la segmentation. Ces chapitres sont accompagnés de scripts présentant l'utilisation des bibliothèques TensorFlow Object Detection et de l'architecture Unet. Le lecteur trouve une description de plusieurs méthodes permettant de visualiser le fonctionnement du réseau et d'améliorer son explicabilité, puis cet ouvrage explique pourquoi surveiller les performances d'un modèle après son déploiement, et comment organiser une telle surveillance en pratique. Le script accompagnant ce chapitre décrit le fonctionnement de la librairie tf_explain, qui implémente plusieurs des méthodes présentées. Vient ensuite un exposé des critères définis par la Commission européenne pour juger qu'un modèle d'intelligence artificielle est ""responsable"", et une traduction de ces critères en bonnes pratiques à adopter lors du développement et du déploiement. Enfin, le livre conclut avec des conseils pour améliorer vos compétences et vous tenir au courant des évolutions récentes dans le domaine de l'apprentissage profond appliqué au traitement d'images. Le deep learning pour le traitement d'images : classification, détection et segmentation avec Python et TensorFlow [texte imprimé] / Daphné Wallach, Auteur . - Saint-Herblain : Éditions ENI, C 2024 . - 1 vol (536 p.) : ill. ; 22 cm.
ISBN : 978-2-409-04320-8 : 45 EUR
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Mots-clés : Apprentissage profond Réseaux neuronaux (informatique) Traitement d'images Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Cet ouvrage s'adresse à toutes les personnes désireuses de comprendre et développer des applications de traitement d'images basées sur le deep learning. Il fournit non seulement une base théorique solide, mais également des informations très pratiques, des « trucs et astuces » et des exemples sous forme de scripts Python basés sur TensorFlow. Après une introduction à l'intelligence artificielle, le matériel et les logiciels nécessaires à sa pratique sont détaillés. Suivent ensuite des explications progressives des réseaux de neurones convolutionnels, en décrivant tout d'abord les classifieurs linéaires, puis les réseaux de neurones profonds, et enfin les réseaux convolutionnels. Ces trois chapitres sont accompagnés de scripts Python utilisant TensorFlow, et suivis d'astuces pour améliorer la performance et limiter les biais potentiels du réseau et l'impact carbone lié à son apprentissage et son utilisation. L'apprentissage par transfert, qui consiste à adapter un réseau pré-entraîné à une nouvelle tâche, est ensuite présenté, et accompagné d'un exemple basé sur TensorFlow. Les chapitres suivants décrivent les réseaux convolutionnels appliqués à d'autres tâches que la classification, comme la détection et la segmentation. Ces chapitres sont accompagnés de scripts présentant l'utilisation des bibliothèques TensorFlow Object Detection et de l'architecture Unet. Le lecteur trouve une description de plusieurs méthodes permettant de visualiser le fonctionnement du réseau et d'améliorer son explicabilité, puis cet ouvrage explique pourquoi surveiller les performances d'un modèle après son déploiement, et comment organiser une telle surveillance en pratique. Le script accompagnant ce chapitre décrit le fonctionnement de la librairie tf_explain, qui implémente plusieurs des méthodes présentées. Vient ensuite un exposé des critères définis par la Commission européenne pour juger qu'un modèle d'intelligence artificielle est ""responsable"", et une traduction de ces critères en bonnes pratiques à adopter lors du développement et du déploiement. Enfin, le livre conclut avec des conseils pour améliorer vos compétences et vous tenir au courant des évolutions récentes dans le domaine de l'apprentissage profond appliqué au traitement d'images. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 100054364 K.45 WAL Livre Salle "Rosa Parks" RP-A1a Prêt possible
Sorti jusqu'au 31/08/2026100054366 K.45 WAL Livre Salle "Rosa Parks" RP-A1a A Consulter sur Place
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Titre : Hacking et forensic : développez vos propres outils en Python Type de document : texte imprimé Auteurs : Franck Ebel, Auteur Mention d'édition : 2e éd. Editeur : Saint-Herblain : Éditions ENI Année de publication : cop. 2016 Collection : Epsilon, ISSN 1960-3444 Importance : 1 vol. (482 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7460-9971-5 Prix : 54 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Systèmes informatiques Mesures de sûreté Python (langage de programmation) Index. décimale : K.10 Web et Programmation Hacking et forensic : développez vos propres outils en Python [texte imprimé] / Franck Ebel, Auteur . - 2e éd. . - Saint-Herblain : Éditions ENI, cop. 2016 . - 1 vol. (482 p.) : ill. ; 22 cm. - (Epsilon, ISSN 1960-3444) .
ISBN : 978-2-7460-9971-5 : 54 EUR
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Mots-clés : Systèmes informatiques Mesures de sûreté Python (langage de programmation) Index. décimale : K.10 Web et Programmation Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 100023692 K.10 EBE Livre Salle "Rosa Parks" RP-E22b A Consulter sur Place
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Titre : L'intelligence artificielle expliquée : des concepts de base aux applications avancées de l'IA Type de document : texte imprimé Auteurs : David Brenet, Auteur Editeur : Saint-Herblain : Éditions ENI Année de publication : C 2024 Collection : Ressources informatiques Importance : 1 vol. (430 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-04356-7 Prix : 32 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Ce livre sur la vulgarisation de l'intelligence artificielle a pour objectif de rendre ce domaine complexe accessible à un large public, des néophytes aux informaticiens les plus expérimentés. Il propose un parcours pédagogique complet qui décompose l'IA en termes simples, tout en proposant une exploration complète de l'IA, des bases jusqu'à ses applications avancées. Sans nécessiter de connaissance préalable en informatique, il prépare le lecteur à saisir les opportunités d'apprentissage et à relever les défis de ce domaine en constante évolution.  Le livre commence par présenter les fondamentaux de l'IA en expliquant les concepts clés et en montrant pourquoi l'IA est si importante aujourd'hui. Il explore les nombreuses applications de l'IA dans des domaines tels que la médecine, la finance et les transports.  Le lecteur est également guidé à travers les étapes de création d'une IA, en étudiant le processus de collecte de données, de formation de modèles et de déploiement. Les outils et techniques essentiels pour développer des IA performantes sont présentés de manière accessible.  La programmation en Python, un langage incontournable en IA, est abordée pour les débutants. Un cas pratique de machine learning est proposé pour illustrer concrètement comment l'IA fonctionne. Vous explorez des cas d'usage autour de l'intelligence artificielle générative telles que DALL·E, capable de générer des images à partir de descriptions textuelles, et ChatGPT, une IA générative puissante et désormais bien connue de tous.  L'aspect professionnel de l'IA est également couvert, en mettant en lumière les opportunités de carrière passionnantes liées à ce domaine. Une section est également dédiée à la démythification des mathématiques de l'IA, pour rendre ces concepts plus accessibles par une approche non scientifique.  L'IA et son rôle dans le Web 3.0, ainsi que son impact sur l'industrie 4.0, sont explorés, tout comme les enjeux éthiques liés à l'IA pour une réflexion approfondie sur ce sujet crucial. L'intelligence artificielle expliquée : des concepts de base aux applications avancées de l'IA [texte imprimé] / David Brenet, Auteur . - Saint-Herblain : Éditions ENI, C 2024 . - 1 vol. (430 p.) : ill. ; 22 cm. - (Ressources informatiques) .
ISBN : 978-2-409-04356-7 : 32 EUR
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Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Ce livre sur la vulgarisation de l'intelligence artificielle a pour objectif de rendre ce domaine complexe accessible à un large public, des néophytes aux informaticiens les plus expérimentés. Il propose un parcours pédagogique complet qui décompose l'IA en termes simples, tout en proposant une exploration complète de l'IA, des bases jusqu'à ses applications avancées. Sans nécessiter de connaissance préalable en informatique, il prépare le lecteur à saisir les opportunités d'apprentissage et à relever les défis de ce domaine en constante évolution.  Le livre commence par présenter les fondamentaux de l'IA en expliquant les concepts clés et en montrant pourquoi l'IA est si importante aujourd'hui. Il explore les nombreuses applications de l'IA dans des domaines tels que la médecine, la finance et les transports.  Le lecteur est également guidé à travers les étapes de création d'une IA, en étudiant le processus de collecte de données, de formation de modèles et de déploiement. Les outils et techniques essentiels pour développer des IA performantes sont présentés de manière accessible.  La programmation en Python, un langage incontournable en IA, est abordée pour les débutants. Un cas pratique de machine learning est proposé pour illustrer concrètement comment l'IA fonctionne. Vous explorez des cas d'usage autour de l'intelligence artificielle générative telles que DALL·E, capable de générer des images à partir de descriptions textuelles, et ChatGPT, une IA générative puissante et désormais bien connue de tous.  L'aspect professionnel de l'IA est également couvert, en mettant en lumière les opportunités de carrière passionnantes liées à ce domaine. Une section est également dédiée à la démythification des mathématiques de l'IA, pour rendre ces concepts plus accessibles par une approche non scientifique.  L'IA et son rôle dans le Web 3.0, ainsi que son impact sur l'industrie 4.0, sont explorés, tout comme les enjeux éthiques liés à l'IA pour une réflexion approfondie sur ce sujet crucial. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 100055090 K.45 BRE Livre Salle "Rosa Parks" RP-A1a Prêt possible
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Titre : Le machine learning avec Python : de la théorie à la pratique Type de document : texte imprimé Auteurs : Madjid Khichane (1980-....), Auteur Editeur : Saint-Herblain : Éditions ENI Année de publication : C 2021 Collection : Expert IT Importance : 1 vol. (770 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-03181-6 Prix : 39 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage automatique Python (langage de programmation) Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : 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. Le machine learning avec Python : de la théorie à la pratique [texte imprimé] / Madjid Khichane (1980-....), Auteur . - Saint-Herblain : Éditions ENI, C 2021 . - 1 vol. (770 p.) : ill. ; 22 cm. - (Expert IT) .
ISBN : 978-2-409-03181-6 : 39 EUR
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Langues : Français (fre)
Mots-clés : Apprentissage automatique Python (langage de programmation) Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : 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. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 100036791 K.45 KHI Livre Labos Salle "Desmond Tutu" LIA-E1a A Consulter sur Place
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