Python sans détour : de l'addition au deep learning

Fiche technique

Format : Broché
Nb de pages : 400 pages
Poids : 533 g
Dimensions : 15cm X 21cm
Date de parution :
ISBN : 978-2-8227-1069-5
EAN : 9782822710695

Python sans détour

de l'addition au deep learning

de ,

chez D-Booker éditions

Paru le | Broché 400 pages

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Quatrième de couverture

Python sans détour de l'addition au deep learning

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'images, du son et de la vidéo, cartes géographiques et itinéraires, interfaces graphiques utilisateur et deep learning. 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 librement téléchargeables.

Biographie

Laurent Berger est maître de conférences à l'IUT du Mans. Ses principaux travaux de recherche portent sur la simulation numérique de systèmes magnétiques, traitement d images appliqué à la physique et en instrumentation météorologique infrarouge.

Pascal Guézet enseigne en bac Pro Systèmes Numériques et à l'IUT du Mans. Depuis les années 1980, il a développé des applications en C, C++ puis en Python pour améliorer la productivité des chaînes de fabrication, gérer des réseaux informatiques et traiter des données.