PPT-L’image de la Russie dans l’oeuvre d’Henri Troyat «Aliocha»

Выполнил Студентка 4 курса ИИЯ МГПУ Тихомирова Варвара Научный руководитель кфн доцент О С Дубнякова. Simple Ethnography. Immersing yourself . “. in the field. ”. at the feet of people with local, contextual expertise. .. Looking. . Look; don. ’. t think or talk!. Trying. . Show me? Do I have it right?. Mini-Compositions . in Collage. LTC 4240: Art for Children. Spring Semester . 2015. Henri Matisse was born in Northern. France in 1869.. His formal education was in law, but . was introduced to painting. Art 2. Overview. Fauves. Short movement in early 1900s. Translation= Wild Beasts. Expressionists. Art that emphasizes extreme expressive qualities. Fauves. First to break from Impressionist Style. They rejected traditional rules of . Geometry in Photography. By Abigail . Siefer. Media 203. Henri Cartier-Bresson. August 22, 1908 - August 3, 2004. The Man. Henri Cartier-Bresson is one of the most influential photographers of the 20. 1. Matisse & Picasso. Each inspired a different form of rebellion against . realism: . one of . shape and . the other of color.. 2. Matisse & Picasso. Picasso, in Cubism, broke up forms to recombine them in new ways.. Nouwen. Barbara R. Guerin. October 22, 2011. St. John Neumann Women’s Ministry. 1. Program Overview. Theme 1: Tell Your Story. Theme 2: Becoming the Beloved. Theme 3: The Inner Voice of Love. Theme 4: Coming Home. m. Violent. =Beast. ->. Fauve. Brutal. Bold. Pick out the . F. a. u. v. i. s. m. !. Cubism. Surrealism . Pick out the . F. a. u. v. i. s. m. !. From . Impressionism. (1860~1880). Post-Impressionism. Henri . Matisse. French artist. Henri . Matisse. French artist. Once wanted to be a lawyer. Henri . Matisse. French artist. Once wanted to be a lawyer. Born in 1869 and died in 1954 (85 years old). . Henri Matisse was born in . 1869 . in France. , . and lived. until . 1954. . Matisse was training to be a lawyer, when he fell sick and had to spend almost a year in bed. His mother gave him a paintbox so that he would not get bored. This is when he fell in love with painting and decided to become an artist.. Self Portrait, 1906 . Henri . matisse. Matisse was born in the north of France, . at Le . Cateau-Cambresis. , in 1869.. Unlike many great artists, Matisse didn’t show any interest in art while growing up.. L’image de la Russie dans l’oeuvre d’Henri Troyat «Aliocha» Выполнил: Студентка 4 курса ИИЯ МГПУ Тихомирова Варвара Научный руководитель: MYtlpt14E. 1. Transistori keksittiin Bellin laboratoriossa vuonna 1947. . Seuraavana vuonna samassa laboratoriossa kehitettiin . bipolaarinen. liitostransistori. . Se perustuu samaan piisiruun seostettuun kahteen peräkkäiseen . On assiste aujourd\'hui 224 une d233mocratisation de l\'informatique d233cisio nnelle. Chaque d233cideur qui le souhaite peut d233sormais disposer de pui ssants outils d\'analyse, de reporting ou de data mining (analyse pr233di ctive). Cet ouvrage donne un cadre m233thodologique 224 la mise en oeuvre d\'un projet d233cisionnel complet, en s\'appuyant sur les nouvelles fonct ions de Business Intelligence offertes par SQL Server 2008. Apr232s avoir pass233 en revue les principes fondamentaux qui pr233sident 224 la r233alisation d\'un projet d233cisionnel, il identifie les pi232ges 224 233vit er, les facteurs cl233s de succ232s et les meilleures pratiques. Il montre ensuite comment une solution de Business Intelligence permet de mettr e en oeuvre les indicateurs strat233giques de l\'entreprise, et comment l es interpr233ter pour d233finir des pr233visions et d233tecter des cibles, ou des tendances. Des cas concrets expliquent comment tirer profit de la Business Intelligence dans l\'entreprise avec SQL Server 2008. Au sommaire Chapitre 1 La Business Intelligence Chapitre 2 L\'approche m233thodolo gique Chapitre 3 Comment repr233senter les donn233es? Chapitre 4 Entre p244t de donn233es et analyse d233cisionnelle Chapitre 5 Introduction 224 In tegration Services Chapitre 6 Les assistants de l\'ETL Chapitre 7 A nalysis Services Chapitre 8 M233thode de conception des cubes avec SSAS Chapitre 9 Le data mining Chapitre 10 Reporting Services Cha pitre 11 L\'analyse de donn233es avec Excel Chapitre 12 L\'analyse de d onn233es sur le Web Chapitre 13 Passez 224 l\'action La Machine Learning (apprentissage automatique) se r233pand aujourd\'hui rapidement dans presque tous les secteurs d\'activit233. Certaines de ses techniques reposent sur les r233seaux de neurones artificiels quand ces r233seaux comptent un nombre important de couches, on parle alors de Deep Learning (apprentissage profond). L\'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, gr226ce 224 de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique. Nous utiliserons TensorFlow, un outil open source tr232s efficace pour entra238ner des r233seaux de neurones artificiels. - Comprendre les bases du Deep Learning, et apprendre 224 utiliser TensorFlow - Ouvrir les bo238tes noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes - Comprendre comment distribuer les r233seaux de neurones sur plusieurs processeurs - Analyser des images 224 l\'aide de r233seaux de neurones 224 convolution - Cr233er un syst232me de traduction automatique 224 l\'aide de r233seaux de neurones r233currents - Construire des autoencodeurs dou233s de cr233ativit233 - Aborder l\'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) et 234tre capable de construire un agent capable d\'apprendre 224 jouer tout seul.