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Résumé : Cours et exercices corrigés consacrés à la théorie des systèmes linéaires et des signaux stationnaires avec des outils mathématiques, des probabilités et des applications au traitement du signal. ©Electre 2016

Résumé : Une synthèse des connaissances informatiques requises en première et deuxième années des classes préparatoires scientifiques : programmation en Python, algorithmes, notions de graphes, langage SQL, théorie des jeux, calcul différentiel, entre autres. Des exercices d'application corrigés sont proposés ainsi que des ressources transversales pour préparer des projets multidisciplinaires.

Résumé : Une base théorique et approfondie afin de comprendre et développer des applications de traitement d'images grâce au deep learning, accompagnée de conseils pratiques et d'exemples sous forme de scripts Python basés sur TensorFlow. Plusieurs méthodes permettant de visualiser le fonctionnement du réseau sont détaillées. ©Electre 2024

Résumé : Un manuel pour approfondir ses connaissances et mettre en oeuvre ses compétences à l'aide du langage de programmation R. Les différentes étapes du cycle de vie d'un projet basé sur l'analyse statistique de données sont présentées : préparation, transformation, visualisation, analyse et diffusion des résultats.

Résumé : Synthèse des connaissances informatiques requises en première et deuxième années des classes préparatoires scientifiques. L'auteur décrit comment gérer un problème informatique depuis son analyse jusqu'à sa résolution par l'écriture d'un programme, son étude et sa vérification. Avec des exemples d'application et des exercices corrigés.

Résumé : Ce guide d'initiation présente les principaux concepts de la programmation et de l'algorithmique dans un environnement visuel permettant aux débutants de s'affranchir de la syntaxe complexe des langages classiques. A l'aide de la bibliothèque JavaScript en open source Blockly, il est ensuite possible d'exporter son code en langage courant Python, PHP ou JavaScript.

Résumé : Manuel d'initiation à l'usage de la data science pour des applications en lien avec l'agriculture et l'environnement. La description des codes R et Python est illustrée d'applications concrètes. La régression linéaire avec variables corrélées, les séparateurs à vastes marges, les forêts aléatoires, les réseaux de neurones, le clustering et la qualité de prédiction sont examinés. ©Electre 2021

Résumé : Plus de 1.500 exercices de niveaux variés afin de travailler l'algorithmique, de découvrir et maîtriser le langage de programmation Python ou encore de s'entraîner à la logique, un cours présentant les démonstrations avec détails et méthodes ainsi que des contenus imprimables clés en main pour les devoirs à la maison. ©Electre 2019

Résumé : Présentation des fondamentaux de l'apprentissage automatique avec la bibliothèque libre Scikit-learn, module du langage de programmation Python. Avec des exercices corrigés et des liens vers des ressources complémentaires en ligne. ©Electre 2023

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