Bases de données / Jean-Luc Hainaut

Public ISBD Title : Bases de données : concepts, utilisation et développement Material Type: printed text Authors: Jean-Luc Hainaut, Author Edition statement: 5e éd. Publisher: Malakoff : Dunod Publication Date: DL 2022 Other publisher: 42-Saint-Just-la-Pendue : Impr. Chirat Series: Info sup Pagination: 1 vol. (735 p.) Layout: ill. en coul. Size: 24 cm ISBN (or other code): 978-2-10-084285-8 Price: 39 EUR General note: Bibliogr. p. 719-725. Index Languages : French (fre) Descriptors: Techniques:Informatique:Bases de données Class number: Abstract: 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. Les chapitres sont accompagnés de 80 exercices corrigés. L'ouvrage papier est complété par un site web comprenant 30 annexes avec 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 cinquième édition inclut un nouveau chapitre consacré aux fonctions du langage SQL dédiées à l'analyse de données (chapitre 10). Elle comprend également de nombreuses mises à jour, corrections et améliorations de présentation ainsi que de nouveaux matériaux conformes à l'état de l'art en 2022. Bases de données : concepts, utilisation et développement [printed text] / Jean-Luc Hainaut, Author  . -  5e éd. . - Malakoff : Dunod : 42-Saint-Just-la-Pendue : Impr. Chirat, DL 2022 . - 1 vol. (735 p.) : ill. en coul. ; 24 cm. - (Info sup) . ISBN : 978-2-10-084285-8 : 39 EUR Bibliogr. p. 719-725. Index Languages : French (fre) Descriptors: Techniques:Informatique:Bases de données Class number: Abstract: 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. Les chapitres sont accompagnés de 80 exercices corrigés. L'ouvrage papier est complété par un site web comprenant 30 annexes avec 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 cinquième édition inclut un nouveau chapitre consacré aux fonctions du langage SQL dédiées à l'analyse de données (chapitre 10). Elle comprend également de nombreuses mises à jour, corrections et améliorations de présentation ainsi que de nouveaux matériaux conformes à l'état de l'art en 2022.

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9782100842858	005.7 HAI	Livre	RE2SD Library	CS	Available

Introduction au deep learning / Eugene Charniak

Public ISBD Title : Introduction au deep learning Material Type: printed text Authors: Eugene Charniak, Author ; Anne Bohy, Translator Publisher: Malakoff : Dunod Publication Date: DL 2021 Other publisher: 53-Mayenne : Jouve-print Series: Info sup Pagination: 1 vol. (162 p.) Layout: ill. Size: 24 cm ISBN (or other code): 978-2-10-081926-3 Price: 26,90 EUR General note: Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index Languages : French (fre) Original Language : English (eng) Descriptors: Apprentissage profond Class number: 006.3 Abstract: 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 [printed text] / Eugene Charniak, Author ; Anne Bohy, Translator . - 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 Languages : French (fre) Original Language  : English (eng) Descriptors: Apprentissage profond Class number: 006.3 Abstract: 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.

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Introduction au machine learning / Chloé-Agathe Azencott

Public ISBD Title : Introduction au machine learning Material Type: printed text Authors: Chloé-Agathe Azencott, Author Edition statement: 2e ed. Publisher: Malakoff : Dunod Publication Date: DL 2022 Other publisher: 42-Saint-Just-la-Pendue : Impr. Chirat Series: Info sup Pagination: 1 vol. (VIII-263 p.) Layout: ill. Size: 24 cm ISBN (or other code): 978-2-10-083476-1 Price: 24,90 EUR General note: Notes bibliogr. Index Languages : French (fre) Descriptors: Apprentissage automatique Class number: 006.3 Abstract: Cet ouvrage s'adresse aux étudiantes et étudiants en informatique ou maths appliquées, en L3, master ou école d'ingénieurs.Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données.Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor.Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus.Les notions de cours sont illustrées et complétées par 85 exercices, tous corrigés. Introduction au machine learning [printed text] / Chloé-Agathe Azencott, Author  . -  2e ed. . - Malakoff : Dunod : 42-Saint-Just-la-Pendue : Impr. Chirat, DL 2022 . - 1 vol. (VIII-263 p.) : ill. ; 24 cm. - (Info sup) . ISBN : 978-2-10-083476-1 : 24,90 EUR Notes bibliogr. Index Languages : French (fre) Descriptors: Apprentissage automatique Class number: 006.3 Abstract: Cet ouvrage s'adresse aux étudiantes et étudiants en informatique ou maths appliquées, en L3, master ou école d'ingénieurs.Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données.Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor.Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus.Les notions de cours sont illustrées et complétées par 85 exercices, tous corrigés.

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