Ebooks Gratuits

Apprentissage artificiel - 3e édition

Auteure: Vincent Barra , Laurent Miclet , Antoine Cornuéjols

Nombre de pages: 912

Résumé Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel". La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux...

Deep Learning avec TensorFlow

Auteure: Aurélien Géron

Nombre de pages: 256

Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFloW. Le Deep Learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les Autoencoders qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher). Ce livre présente TensorFlow, le framework de Deep Learning créé par Google. Il est accompagné de Jupyter notebooks (disponibles sur github) qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin...

Deep Learning avec Keras et TensorFlow

Auteure: Aurélien Géron

Nombre de pages: 360

Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au deep learning (apprentissage profond), est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (2e édition). Le deep learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le reinforcement learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher). Ce livre présente TensorFlow, le framework de deep learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que ...

Spark

Auteure: Romain Jouin

Nombre de pages: 256

Spark est un moteur de traitement de données rapide dédié au big data. Très en vogue depuis quelques années il permet de traiter de gros volumes de données de manière distribuée. Grâce à sa vitesse, à sa simplicité d'usage et à la variété de ses bibliothèques d'algorithmes, il est de plus en plus utilisé pour les applications de machine learning. Ce manuel de prise en main présente quatre des cinq modules de Spark. L'auteur a fait le choix du langage Python qui convient mieux aux débutants. Son objectif est de permettre au lecteur d'installer et d'utiliser Spark de manière autonome, de comprendre les concepts du machine learning et d'en maîtriser les bonnes pratiques. L'ouvrage est complété par de nombreux compléments en ligne accessibles sur GitHub.

L'intelligence artificielle pour les développeurs

Auteure: Virginie Mathivet

Nombre de pages: 500

Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs et ne nécessite pas de connaissances mathématiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les inspirations, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont Illustrés par des applications réelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en Java. Ces exemples de code étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications Java 10, sans plugin extérieur. Les techniques d'Intelligence Artificielle décrites sont : - Les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances ; - La logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels ; - Les algorithmes de...

Apprentissage statistique

Auteure: Gérard Dreyfus , Jean-marc Martinez , Manuel Samuelides , Mirta B. Gordon , Fouad Badran , Sylvie Thiria

Nombre de pages: 450

L'apprentissage statistique permet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible : reconnaissance de formes ou de signaux, prévision, fouille de données, prise de décision en environnement complexe et évolutif. Ses applications sont multiples dans le monde de la production industrielle (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, bio-informatique...), en télécommunications, en marketing et finance, et dans bien d'autres domaines. Sans omettre de rappeler les fondements théoriques de l'apprentissage statistique, cet ouvrage offre de solides bases méthodologiques à tout ingénieur ou chercheur soucieux d'exploiter ses données. Il en présente les algorithmes les plus couramment utilisés - réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports, modèles de Markov cachés - à l'aide d'exemples et d'études de cas industriels, financiers ou bancaires. Cet ouvrage est la mise à...

Big Data et Machine Learning - 3e éd.

Auteure: Pirmin Lemberger , Marc Batty , Médéric Morel , Jean-luc Raffaëlli

Nombre de pages: 272

Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l’énorme potentiel des « technologies Big Data », qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le Machine Learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d’un data lab. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples d’applications ; • d’une organisation typique d’un projet de data science. Les ajouts de cette troisième édition concernent principalement la vision d’architecture d’entreprise, nécessaire pour...

Intelligence artificielle, l'affaire de tous

Auteure: Thierry Bouron

Nombre de pages: 248

Dans les dix prochaines années, vous allez côtoyer toutes sortes d'intelligences artificielles (IA). Vous en croisez d’ailleurs déjà. L’arrivée de robots-taxis, le sens de l’à-propos d’assistants virtuels et la suprématie de logiciels dans des jeux de stratégie montrent l’imminence d’un nouveau monde. Mais les IA n’habitent pas que des robots, ce sont souvent des logiciels dans la finance, la justice, la défense, le commerce, la santé et bien d’autres domaines. À la fois science et business, l’intelligence artificielle devient l’affaire de tous ! Pour rendre ce domaine technique accessible à un plus large public, cela nécessite de l’aborder différemment, avec un autre regard. Grâce à ce livre, vous découvrirez progressivement l’IA telle qu’elle est aujourd’hui dans sa pluralité, avec ses dimensions business et techniques. Vous comprendrez ses principes de fonctionnement ; vous vous intéresserez à ses fondements scientifiques, aux enjeux économiques et sociétaux ainsi qu’aux risques et questions éthiques à considérer. Accessible à tous (des étudiants aux managers chevronnés), centré sur l’acquisition de compétences et la ...

Intelligence artificielle

Auteure: Stuart Jonathan Russell , Peter Norvig

Nombre de pages: 1184

Manuel qui présente l'intelligence artificielle à travers le concept d'agents intelligents (systèmes de production, agents réactifs, systèmes de planification conditionnelle en temps réel, réseaux de neurones, systèmes théoriques). Avec 400 exercices.

Apprentissage artificiel

Auteure: Antoine Cornuéjols , Laurent Miclet

Nombre de pages: 837

Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel". À qui s'adresse ce livre ? Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un...

Intelligence artificielle

Auteure: Stuart Russell , Peter Norvig

Nombre de pages: 1217

L'intelligence artificielle à travers le concept d'agents intelligents, avec 500 exercices de réflexion, de programmation et d'approfondissement.

Oracle 19c

Auteure: Olivier Heurtel

Nombre de pages: 956

Apprentissage machine

Auteure: Amini Massih-reza

Nombre de pages: 293

Apprentissage machine et intelligence artificielle L'apprentissage machine est l'un des domaines phares de l'intelligence artificielle. Il concerne l'étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d'accomplir des tâches sans qu'il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, la complexité pour y arriver réside dans le fait que l'ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage machine ont par conséquent été conçus dans le but d'acquérir de la connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées issues de ce problème. Un ouvrage de référence Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Nous avons...

Sécurité et espionnage informatique

Auteure: Cédric Pernet

Nombre de pages: 240

Les attaques informatiques ciblées d'entreprises dans un but d'espionnage industriel, plus connues dans le milieu de la sécurité informatique sous le nom d'APT (Advanced Persistent Threat) sont fortement médiatisées outre-Atlantique. Qui les organisent ? Comment fonctionnent-elles ? Comment les détecter ? APT : des attaques toujours plus difficiles à détecter Les attaques APT sont des attaques informatiques menées contre des entreprises afin de dérober des informations sensibles et/ou concurrentielles. Elles suivent un modus operandi qui varie peu mais qui s'avère d'une efficacité redoutable : investigation sur la cible potentielle, infection de postes de travail et de serveurs au moyen de chevaux de Troie, rebond à l'intérieur du réseau de l'entreprise ciblée jusqu'à atteindre les données souhaitées, maintien de portes dérobées opérationnelles sur le réseau de la victime afin de conserver un accès constant sur plusieurs mois et s'emparer à loisir des informations sensibles de l'entreprise. Ces attaques sont orchestrées par des groupes de taille variable, dotés généralement de moyens considérables, souvent plus conséquents que ceux dont disposent les ...

SQL Server 2019

Auteure: Jérôme Gabillaud

Nombre de pages: 483

Des usages aux pratiques : le Web a-t-il un sens ?

Auteure: Roger Bautier , Geneviève Vidal , Pierre-michel Riccio

Nombre de pages: 188

Cet ouvrage, issu des travaux du groupe TIC-IS de la Société Française des Sciences de l’Information et de la Communication, a pour objectif de mettre en évidence de nouvelles approches avec les théories des systèmes, de la non-linéarité et de la complexité, afin d’appréhender plus facilement le développement d’Internet et des réseaux numériques. En effet, l’extraordinaire développement de ces réseaux est marqué par un double mouvement d’expansion et de fragmentation. Les relations entre acteurs évoluent, et s’il est aujourd’hui facile et rapide d’accéder à un large ensemble d’informations, le niveau de qualité des données « disponibles » est inégal. L’ambition de ce volume est d’approfondir la réflexion autour de plusieurs perspectives : comment les informations naissent-elles et circulent-elles ? Comment les réseaux évoluentils ? Quelles interactions pour favoriser les stratégies économiques, territoriales et/ou professionnelles ? Quelles pratiques et/ou usages pour favoriser l’émergence de projets durables ? Comment mettre en place une construction collective des connaissances ? Les textes réunis témoignent des enjeux de...

Développement de logiciels avec UML 2 et OCL

Auteure: Pascal André , Alain Vailly

Nombre de pages: 378

UML évolue en permanence et la littérature est très fournie, insistant en général soit sur la notation et la modélisation, soit sur la pratique, avec ou sans exercices. Ici les auteurs ont pris le pari du compromis entre les deux approches. Le ciment est le développement du logiciel. Ils proposent donc d'en couvrir les étapes en appuyant le discours sur la pratique. tout en étant rigoureux sur la notation et pédagogique sur les explications. Les exercices corrigés viennent étayer les points de détail. Ils sont de deux types. Les uns, fruits d'années de pratique pédagogique en IUT, STS, licence et master, sont conçus pour l'apprentissage et la maîtrise de la technique. Ils sont de taille limitée et sont travaillés pour illustrer un point particulier. Les autres permettent d'aborder la pratique de cette technique, le plus souvent dans le monde des systèmes d'informations. Les énoncés sont tirés d'exemples concrets. Les solutions sont fréquemment construites pas à pas, ce qui permet au lecteur de percevoir les pratiques de modélisation utilisées. Il s'agit alors. en général, d'exercices plus développés et plus variés, la multiplicité des concepts à...

La communication scientifique et le numérique

Auteure: Guylaine Beaudry

Nombre de pages: 339

Ancré dans l'histoire de l'édition scientifique, cet ouvrage présente les enjeux de la révolution numérique. Il analyse les mutations sociales, économiques et organisationnelles des champs éditoriaux scientifiques du livre et de la revue. Du livre savant imprimé du XVIe siècle à Google Scholar, l'auteure suit la trace des reconfigurations du système de communication scientifique.

Réseaux de neurones

Auteure: Gérard Dreyfus

Nombre de pages: 417

Les réseaux de neurones constituent aujourd'hui une technique de traitement de données bien comprise et maîtrisée, qui devrait faire partie de la boîte à outils de tout ingénieur soucieux de tirer le maximum d'informations pertinentes des données dont il dispose : effectuer des prévisions, de la fouille de données, élaborer des modèles, reconnaître des formes ou des signaux, etc. joignant fondements théoriques et applications pratiques dans un langage accessible, cet ouvrage permettra aux décideurs, aux ingénieurs et aux chercheurs de bénéficier de méthodologies claires pour mettre en oeuvre les réseaux de neurones dans des applications industrielles, financières ou bancaires, dont de nombreux exemples sont présentés. Cette deuxième édition mise à jour et enrichie des derniers développements dans le domaine est accompagnée d'un CD-Rom contenant des d'exemples de modèles en C avec leurs données et d'un outil d'apprentissage dédié, Neuro One (version d'évaluation). A qui s'adresse ce livre ? - Aux ingénieurs, informaticiens, industriels et décideurs ayant à résoudre des problèmes de modélisation, de reconnaissance, de prévision, de commande,...

UML 2

Auteure: Laurent Audibert

Nombre de pages: 298

Public : étudiants en informatique. Contenu : présentation des diagrammes UML - Langage de contraintes OCL - Introduction aux patrons de conception - Mise en œuvre d'UML

Le Machine Learning avec Python

Auteure: Madjid Khichane

Nombre de pages: 770

Big, fast & open data Décrire, décrypter et prédire le monde : l’avènement des données

Auteure: Yannick Lejeune

Nombre de pages: 352

e monde qui nous entoure est connecté et de cette connexion omniprésente naissent les données. Les data deviennent un acteur majeur pour la compréhension, l’anticipation et la résolution des grands problèmes économiques, politiques, sociaux, juridiques et scientifiques. Les données transforment également nos méthodes de travail, notre environnement culturel, la façon dont nous vivons au quotidien, allant même jusqu’à restructurer notre manière de penser. Et à peine le big data occupe-t-il le devant de la scène technologique, que déjà surgit le phénomène fast data. Car au-delà du volume de données, ce qui devient décisif c’est la capacité de traiter à grande vitesse les données dans toute leur variété, de les transformer en connaissances en fournissant très rapidement la bonne information à la bonne personne au bon moment, voire de les utiliser pour prédire l’avenir. Pour la première fois en France, cet ouvrage donne la parole à plus d’une vingtaine d’experts français et internationaux, aux profils variés et de réputation mondiale. Ces spécialistes proposent un compte rendu de terrain et une analyse critique du phénomène big data,...

Recherche d'information

Auteure: Massih-reza Amini , Eric Gaussier

Nombre de pages: 256

Le premier ouvrage francophone sur les algorithmes qui sous-tendent les technologies de big data et les moteurs de recherche ! Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI), tâches également liées au data mining, au décisionnel et plus généralement à l'exploitation de big data. Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet. Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, de recherche sur le Web, de classification et de catégorisation, et pourra prolonger cette étude avec les exercices corrigés proposés en fin de chapitre. Ce livre s'adresse tant aux chercheurs et ingénieurs qui travaillent dans le domaine de l'accès à l'information et employés de PME qui utilisent en profondeur les outils du webmarketing, qu'aux étudiants de Licence, Master, doctorants ou en écoles d'ingénieurs, qui...

Power BI Desktop

Auteure: André Meyer-roussilhon

Nombre de pages: 280

Open data

Auteure: Françoise Paquienséguy

Nombre de pages: 153

Les Métropoles se dotent de plateformes Open data avec un triple objectif : ouvrir les données publiques ; permettre aux citoyens d’y accéder pour leur faciliter la vie et la prise de décision ; soutenir le développement économique du territoire en fournissant ces données à des ré-utilisateurs qui s’en servent pour créer des applications. Autrement dit, devenir une « smartcity ». Crois-sant différentes approches (historique, stratégique, technique, économique et politique), ce livre fait le bilan des questions travaillées par un séminaire du laboratoire Elico, « Les matinées de l’Open data en Rhône-Alpes », animation scientifque fnancée par l’ARC6 de la région Auvergne – Rhône-Alpes et conduite par F. Paquienséguy.

Digital Studies Organologie des savoirs et technologies de la connaissance - Bernard Stiegler

Auteure: Bernard Stiegler

Nombre de pages: 193

Le numérique bouleverse les savoirs, et depuis quelques années a émergé le concept de digital humanities (humanités numériques), paradigme à travers lequel les sciences de l’homme et de la société prennent acte de ce devenir. Cet ouvrage, qui s’inscrit évidemment dans cette dynamique, pose cependant en principe que les digital humanities ne sont qu’une dimension de ce qu’il faut appréhender plus largement comme les digital studies, lesquelles concernent toutes les formes de savoirs, théoriques aussi bien que pratiques. Il soutient autrement dit que le numérique constitue une mutation globale des savoirs sous toutes leurs formes (scientifiques, artistiques, politiques, sociaux au sens le plus large, pratiques dans tous les domaines) qui pose des questions épistémologiques fondamentales et radicalement nouvelles. Le contexte géopolitique de cette réflexion — qui a donné lieu à la constitution d’un réseau international par l’Institut de recherche et d’innovation (cf. digital-studies.org) — est l’émergence d’une industrie planétaire des savoirs pour laquelle l’Amérique du Nord tente de constituer ce que l’on appelle désormais un smart...

Le patrimoine culturel immatériel et numérique

Auteure: Séverine Cachat , Marta Severo

Nombre de pages: 210

Le patrimoine culturel immatériel, couvert par la Convention de l'UNESCO de 2003, est par définition un patrimoine vivant, nourri par les communautés qui le portent. Aujourd'hui, le numérique, notamment le web, ouvre des perspectives prometteuses pour sauvegarder et valoriser ce patrimoine. Comment les nouvelles applications numériques peuvent-elles dialoguer avec les démarches d'inventaire conduites au niveau institutionnel ? Comment protéger les droits des communautés dans le cadre de l'enregistrement et de la publication sur Internet de leurs éléments patrimoniaux ?

Numérique : de la révolution au naufrage ?

Auteure: Fabrice Lorvo

Nombre de pages: 144

La révolution numérique s'attache aujourd'hui au futur, par le biais des Big Data (données personnelles) et des algorithmes prédictifs. L'exploitation des Big Data permettront bientôt de classer, en temps réel, la compatibilité de chaque individu avec des normes prétendument collectives. Que faire des individus qui ne correspondent pas aux normes ? Faut-il laisser à ces algorithmes le soin de proposer des solutions au regard de ce qu'ils considèrent être l'homme idéal, ou la norme socialement acceptable ? Pour Fabrice Lorvo, il est urgent de légiférer : tout ce qui a trait à la norme humaine, et notamment les normes du comportement humain idéal ou du comportement social moyen, doit faire l'objet d'une validation préalable par un comité national d'éthique. Un essai pour penser le défi démocratique de la révolution numérique.

L'industrialisation des émotions

Auteure: Fabienne Martin-juchat , Adrian Staii

Nombre de pages: 246

L'objectif de cet ouvrage est de questionner le postulat d'une nouvelle morphologie sociale incarnée par les "sociétés de l'attention", en réhabilitant l'inscription des techniques numériques dans les structures de la modernité. Les coordonnateurs de cet ouvrage, Fabienne Martin-Juchat et Adrian Staii, reprennent ici la thèse d'une "radicalisation de la modernité" afin de proposer une autre lecture des transformations actuelles. En particulier, une des formes de radicalisation interrogées réside dans le traitement des émotions en tant que data au service de logiques industrielles marchandes. L'ouvrage réunit des textes rédigés par des chercheurs en sciences de l'information et de la communication qui s'attaquent à déconstruire la visée persuasive des discours, à interroger les logiques de production des dispositifs et à appréhender leurs modes d'appropriation sensible. Quelles relations entretenons-nous au fond avec les outils numériques ? Comment et en quoi nous sollicitent- ils somatiquement par le prisme de techniques dites de "captation" de l'attention ? Quels sont les leviers de nos dépendances affectives aux communications numériques ? Quelles...

Big Data et machine learning

Auteure: Pirmin Lemberger , Marc Batty , Médéric Morel , Jean-luc Raffaëlli

Nombre de pages: 313

Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l’entreprise, qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d’un data lab. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • d’outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples de machine learning ; • d’une organisation typique d’un projet de data science.

Compilateurs

Auteure: Dick Grune

Nombre de pages: 774

Les compilateurs sont des composants vitaux du logiciel de base d'un ordinateur : ils traduisent les programmes rédigés dans des langages de haut niveau en commandes de bas niveau que la machine peut comprendre et exécuter. Cet ouvrage s'intéresse non seulement aux techniques utilisées pour les langages impératifs ou procéduraux tels que C ou Pascal, mais couvre également les techniques de compilation utilisées pour les langages orientés objet, fonctionnels, logiques et parallèles. Rédigé dans un style intuitif, illustré par de nombreux exemples pratiques, il met l'accent sur les techniques essentielles, classiques ou plus récentes, communes à tous les paradigmes de programmation, afin de donner au lecteur les connaissances nécessaires à la construction de compilateurs modernes. Il insiste aussi sur les aspects pratiques des techniques d'implémentation et d'optimisation, y compris les outils d'automatisation de la construction des compilateurs. Cet ouvrage est destiné aux étudiants des IUT et de deuxième cycle d'informatique, ainsi qu'aux élèves des écoles d'ingénieurs. Des solutions aux exercices, tous les diagrammes et tout le code sont accessibles (en...

Enjeux numériques pour les médiations scientifiques et culturelles du passé

Auteure: Brigitte Juanals , Jean-luc Minel

Nombre de pages: 210

Cet ouvrage est le fruit d'une rencontre fructueuse entre des chercheurs, des conservateurs, des enseignants-chercheurs et des ingénieurs appartenant à des unités de recherche, des institutions patrimoniales et des bibliothèques. Le postulat de départ est que, dans certaines conditions, les dispositifs éditoriaux et les technologies numériques sont susceptibles d'ouvrir des possibilités inédites dans la construction d'espaces de connaissances partagés dans l'espace public. En articulant des réflexions théoriques, des descriptions d'agencements de ressources et des analyses, c'est la diversité des dispositifs d'édition numérique sur le Web qui est abordée ici. L'accent est mis sur les langages et les technologies du web de sémantique dans la mesure où ils offrent aux établissements culturels et aux unités de recherche une nouvelle opportunité : la création d'un espace culturel partagé, susceptible de favoriser la mise en relation et la libre circulation des objets patrimoniaux et des connaissances qui leur sont associées. Contribuer au web de données ouvert (Linked Open Data, LOD) dans le secteur culturel devient ainsi un enjeu majeur pour la circulation...

Médiation numérique des savoirs

Auteure: Lionel Dujol , Silvère Mercier

Nombre de pages: 127

Le droit d'auteur et les bibliothèques

Auteure: Yves Alix , Emmanuel Pierrat

Nombre de pages: 237

Etudie le cadre législatif et réglementaire du droit d'auteur avec un panorama général de la propriété littéraire et artistique et une analyse de la protection harmonisée du droit d'auteur dans l'Europe communautaire. Puis présente le statut de l'oeuvre dans les bibliothèques : reprographie, droit de prêt, documents sonores et audiovisuels, documents numériques, droits des utilisateurs.

L'information à tout prix

Auteure: Julia Cagé , Nicolas Hervé , Marie-luce Viaud

Nombre de pages: 170

Le développement de l'information sur Internet conduit-il au règne du copié-collé, au détriment de l'information de qualité ? Peut-on inventer de nouveaux modèles économiques pour les médias permettant de tirer le meilleur parti des nouvelles technologies ? Cet ouvrage apporte de nouvelles réponses à ces questions, en conjuguant les outils du big data, du machine learning et de l'économie. Il se fonde sur la construction et l'analyse d'une base de données unique : l'intégralité du contenu produit en ligne par les médias d'information en France sur une année (2013), qu'il s'agisse de la presse écrite, de la télévision, de la radio, des pure internet players ou encore de l'AFP. En appliquant leur algorithme de détection de copie, les auteurs montrent que, dans le cas des actualités "chaudes", 64% de l'information publiée en ligne correspond à du copié-collé pur et simple, créant un niveau d'homogénéité insoupçonné. Ce recours croissant au copié-collé, combiné à une vitesse de propagation extrêmement élevée de l'information en ligne, risque de tuer à terme les incitations des médias à produire de l'information originale. Au-delà de ces...