PDF-(EBOOK)-Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre

La Machine Learning apprentissage automatique se r233pand aujourdhui rapidement dans presque tous les secteurs dactivit233 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 Lobjectif 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 laide de r233seaux de neurones 224 convolution Cr233er un syst232me de traduction automatique 224 laide de r233seaux de neurones r233currents Construire des autoencodeurs dou233s de cr233ativit233 Aborder lapprentissage par renforcement Reinforcement Learning et 234tre capable de construire un agent capable dapprendre 224 jouer tout seul. Veggie Pizza. © Jennifer Choquette. After participating in today’s activities, you should be able to say…. I can:. Identify some new vegetables. Define . Garde. Manger. Explain what Hors d’oeuvres are. 10. ème. FED. DEVIS PROGRAMMES. CAON – FEVRIER 2012. CONTENU. I. . LES BASES LEGALES. Convention de Financement. La Convention de Financement spécifie toutes les modalités spécifiques à la mise en œuvre du programme. Veggie Pizza. Garde. Manger. (. gahrd. . mohn. -ZHAY). The person responsible for planning, preparing, and artistically presenting cold foods; also called a pantry chef. . The . garde. manger plans dishes using many fresh ingredients, including vegetables, fruits, prepared meats, fish, seafood, breads, and cheeses.. Cold Passed Hors d’oeuvre Items. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 Stationary Hors d’oeuvre Items (1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2 Stationary H Les capacités minimum sont-elles en place pour s’engager dans une phase de planification ?. Y-a-t-il un leader/chef de projet possédant suffisamment de temps et les compétences nécessaires ?. Y-a-t-il un coach en normes ouvertes (sauf si le chef de projet possède déjà l’expertise nécessaire en normes ouvertes) pour aider le processus au besoin ? . 101. AGENDA . - Purpose - Andrey / Danny. - Concepts - Andrey / Danny. - . What is a Tensor? - Danny. - What is Tensorflow - Danny. . - Why Tensorflow? - Benefits and Advantages of Tensorflow over . Cet ouvrage, con231u pour tous ceux qui souhaitent s\'initier au Deep Lea rning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxi232me partie du best-seller am233ricain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn ET TensorFlow.Le Deep Learning est r233cent et il 233volue vite. Ce livre en pr233sente les principales techniques les r233seaux de neurones profon ds, capables de mod233liser toutes sortes de donn233es, les r233seaux de con volution, capables de classifier des images, les segmenter et d233couvri r les objets ou personnes qui s\'y trouvent, les r233seaux r233currents, ca pables de g233rer des s233quences telles que des phrases, des s233ries tempo relles, ou encore des vid233os, les autoencodeurs qui peuvent d233couvrir toutes sortes de structures dans des donn233es, de fa231on non supervis233e, et enfin le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) q ui permet de d233couvrir automatiquement les meilleures actions pour eff ectuer une t226che (par exemple un robot qui apprend 224 marcher).Ce livre pr233sente TensorFlow, le framework de Deep Learning cr233233 par Google. I l est accompagn233 de notebooks Jupyter (disponibles sur github) qui con tiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puiss e facilement tester et faire tourner les programmes.Il compl232te un pre mier livre intitul233 Machine Learning avec Scikit-Learn. Pr233senter DevOps et dissiper le halo qui entoure ce mot 224 la mode est une gageure d8217autant plus n233cessaire que ce mouvement jusqu8217ici 233mergent s8217est transform233 en une vague qui d233ferle sur l8217ensemble des DSI fran231aises engag233es dans la transformationnbsp digitale et la qu234te d8217agilit233.Comment r233sister en effet 224 la promesse de plus de productivit233, de r233activit233 et de s251ret233 de fonctionnement lorsqu8217elle senbsp conjugue avec plus de satisfaction des utilisateurs et de plaisir au travail ?Clair et pr233cis, cet ouvrage de r233f233rence aborde successivement tous les points cl233s qui fondent le mod232le op233ratoire DevOps. Pragmatique, il explique pr233cis233ment comment mettre la DSI ennbsp mouvement vers l8217agilit233.La premi232re partie souligne la logique Lean de DevOps et l8217importance du d233ploiement continu, cl233 de vo251te de la s251ret233nbsp de fonctionnement de l8217informatique.La seconde partie explique comment conduire le changementnbsp vers une DSI plus agile en analysant l8217233cart entre l8217informatique des soci233t233s Internet et celle des DSI plus traditionnelles. Elle permet une r233flexion sur l8217architecture d8217entreprise, lanbsp transformation digitale et les nouvelles relations de travail.Les ajouts de cette troisi232me 233dition concernent notamment DevSecOps, qui recouvre les modalit233s de la s233curit233 informatique lorsque l8217entreprise travaille en mode DevOps, et l8217233volution des pratiques d8217externalisation. 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 Cet ouvrage propose une approche p233dagogique de l?aspect normatif d?UM L 2 et une d233marche d?233laboration des diagrammes couvrant l?analyse et la conception des syst232mes d?information. Le lecteur suit un apprenti ssage progressif fond233 sur de nombreux exemples, exercices corrig233s et de v233ritables 233tudes de cas se rapprochant de projets r233els d?entrepr ise. Cette 233dition sert trois objectifs ? pr233senter les treize diagrammes d?UML 2 en conciliant le respect str ict de la norme avec une application centr233e sur les SI des entreprise s ? d233crire l?analyse et la conception des SI 224 l?aide des diagrammes d? UML 2 en s?appuyant sur des exemples et des exercices adapt233s au conte xte professionnel ? proposer une d233marche de mise en ?uvre d?UML 2 structur233e en phases et activit233s, d233crite 224 l\'aide de fiches guides et illustr233e par deux 233tudes de cas d233taill233es. L\'information est aujourd\'hui de plus en plus produite, diffus233e, s233curis233e et p233rennis233e sous sa forme num233rique. La logique de l\'archivage doit 234tre int233gr233e dans le cadre complet du cycle de vie de l\'information, d232s la cr233ation de l\'information. L\'originalit233 de l\'approche de cet ouvrage est de prendre en compte l\'ensemble des aspects techniques, juridiques et organisationnels n233cessaires 224 la mise en oeuvre d\'un projet de d233mat233rialisation et d\'archivage, et d\'illustrer le propos par la description de solutions concr232tes (d233mat233rialisation de factures, archivage de mails, etc). L8217objectif de ce livre est d\'expliquer la dynamique du mouvement DevOps, et de montrer comment en tirer parti pour sa propre entreprise.Il s8217adresse aux professionnels du monde IT qu8217ils soient dans desnbsp 233quipes de d233veloppeurs (Dev) ou de production (Ops), qu8217ilsnbsp soient architectes, dans les 233quipes 171 m233tiers 187 ou la ma238trisenbsp d8217ouvrage.Il s8217adresse aussi 224 tous les dirigeants (DSI notamment) qui s8217investissent pour que leur informatique soit plusnbsp efficace, plus rapide et plus s251re.La premi232re partie souligne la logique Lean de DevOps, etnbsp l8217importance du d233ploiement continu, cl233 de vo251te de la s251ret233nbsp de fonctionnement de l8217informatique.La seconde partie explique comment conduire avec DevOps lenbsp changement vers une DSI plus agile en analysant l8217233cart entrenbsp l8217informatique des soci233t233s Internet et celle des DSI plus traditionnelles.nbsp Elle permet une r233flexion sur l8217architecture d8217entreprise et sur lanbsp transformation digitale qui peut amener 224 repenser le recours 224nbsp l8217externalisation ainsi que la mise en oeuvre d8217ITIL.Cette deuxi232me 233dition s\'enrichit notamment de nouveaux passages sur l\'agilit233 224 grande 233chelle avec Safe et LeSS (Large Scale Scrum), sur le management agile avec les approches quotservant leaderquot.Un chapitre suppl233mentaire est consacr233 au quotchaos monkeyquot, sorte de crash test qui permet d\'envisager les situations limite pour les applications.nbsp Concevoir du premier coup et sans aucune erreur un logiciel qui comporte plusieurs millions de lignes de code et plusieurs centaines de composants est 233videmment impossible. La n233cessit233 de faire des tests au cours des diff233rentes phases de conception para238t 233vidente et pourtant, dans la pratique, les tests sont souvent n233glig233s et rel233gu233s au second plan. L\'objectif de cet ouvrage est triple - Donner les bases et les bonnes pratiques pour concevoir et mener 224 bien les tests n233cessaires et efficaces tout au long du cycle de vie du logiciel - Fournir un r233f233rentiel en termes de m233thodes et de vocabulaire - Pr233parer la certification ISTQB du m233tier de testeur. quotCe livre s\'adresse aux responsables de syst232mes d\'information et aux chefs de projets, ainsi qu\'aux 233tudiants en informatique ou syst232me d\' information et aux 233l232ves ing233nieurs.Quelle est la meilleure fa231on de conduire un projet syst232me d\'information ? Ce livre r233pond 224 cette int errogation en analysant les outils et les m233thodes de gestion du domai ne 224 partir des points cl233s que sont - l\'analyse et le d233coupage d\'un projet - l\'233valuation des risques - l\'estimation des charges - les techniques de planification - l\'organisation du travail - la dimens ion humaine et relationnelle du projet - le pilotage du projet - la ma238trise et la qualit233 du projet- les principales normalisations inte rnationales.Chacun de ces points cl233s fait l\'objet d\'exemples de mise en oeuvre, d\'exercices et d\'233tudes de cas d233taill233s et explicit233s. De plus, l\'ouvrage apporte une aide 224 la pr233paration de la certification en management de projet du PMI.Cette 8e 233dition monter quel a 233t233 l\'ap port ces derni232res ann233es des m233thodes agiles dans le management des 233 quipes informatiques.quot