Python sans détour de l'addition au deep learning
Berger, Laurent
Python sans détour de l'addition au deep learning ['Berger, Laurent', 'Guézet, Pascal'] - p.
Ce livre se veut à la fois accessible et efficace. Fondé sur la pratique et l’expérience de ses auteurs en matière d’enseignement du langage Python à des étudiants ou des lycéens, il présente un large panel de cas d’utilisation autour de sept thèmes : manipulation de documents, extraction d’informations issues du Web, calcul scientifique et tracé de courbes, traitement d’image, du son et de la vidéo, cartes géographiques et itinéraires, deep learning et interfaces graphiques. Une première partie passe en revue de manière synthétique toutes les notions requises en Python pour réaliser ces exemples. Les exemples ont été réalisés et testés avec les dernières versions de Python (3.9- 3.10) et sont compatibles Windows, macOS et Linux. Les codes sources sont téléchargeables par les utilisateurs.
9782822710695
Python sans détour de l'addition au deep learning ['Berger, Laurent', 'Guézet, Pascal'] - p.
Ce livre se veut à la fois accessible et efficace. Fondé sur la pratique et l’expérience de ses auteurs en matière d’enseignement du langage Python à des étudiants ou des lycéens, il présente un large panel de cas d’utilisation autour de sept thèmes : manipulation de documents, extraction d’informations issues du Web, calcul scientifique et tracé de courbes, traitement d’image, du son et de la vidéo, cartes géographiques et itinéraires, deep learning et interfaces graphiques. Une première partie passe en revue de manière synthétique toutes les notions requises en Python pour réaliser ces exemples. Les exemples ont été réalisés et testés avec les dernières versions de Python (3.9- 3.10) et sont compatibles Windows, macOS et Linux. Les codes sources sont téléchargeables par les utilisateurs.
9782822710695
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