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Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch
Deep learning is often viewed as the exclusive domain of math PhDs and big tech companies. But as this hands-on guide demonstrates, programmers comfortable with Python can achieve impressive results in deep learning with little math background, small amounts of data, and minimal code. How? With fastai, the first library to provide a consistent interface to the most frequently used deep learning applications. Authors Jeremy Howard and Sylvain Gugger, the creators of fastai, show you how to train a model on a wide range of tasks using fastai and PyTorch. You’ll also dive progressively further into deep learning theory to gain a complete understanding of the algorithms behind the scenes. Train models in computer vision, natural language processing, tabular data, and collaborative filtering Learn the latest deep learning techniques that matter most in practice Improve accuracy, speed, and reliability by understanding how deep learning models work Discover how to turn your models into web applications Implement deep learning algorithms from scratch Consider the ethical implications of your work Gain insight from the foreword by PyTorch cofounder, Soumith Chintala
Maths PTSI
Les nouveaux manuels J'assure pour les prépas scientifiques sont conçus pour accompagner les élèves tout au long de l'année de l'acquisition du cours à la préparation des concours. Ils répondent aux besoins des élèves recherchant un ouvrage synthétique et accessible pour surmonter les difficultés et réussir leur année, en parfaite conformité avec les nouveaux programmes. Dans chaque chapitre : L'essentiel du cours Les notions indispensables présentées de façon synthétique, La mise en avant des difficultés majeures. Les méthodes à maîtriser Chaque méthode ou technique présentée étape par étape avec un exercice d'application. Interros de cours Des tests corrigés pour valider la bonne connaissance du cours. Exercices corrigés Des applications directes du cours, Des exercices pour aller plus loin, Des exercices d'informatique avec Python, Tous les corrigés détaillés avec commentaires méthodologiques.
Maths MPSI MP2I
Les livres de la collection Parcours Prépas sont conformes aux nouveaux programmes de 2021. Ils ont été conçus par des enseignants pour aider leurs élèves à : comprendre et retenir l’essentiel du cours, maîtriser les méthodes classiques dans chaque discipline, savoir résoudre les exercices et les problèmes. Ce cours de maths MPSI-MP2I comporte : - Une partie cours : Un rappel des points les plus importants. Toutes les méthodes qu’il faut dominer pour chacun des sujets (près de deux cents en tout). Les principales difficultés et erreurs mises en avant. Des conseils pour la rédaction. Des extraits de programmes en Python. - Un entraînement complet : 272 questions d’interros de cours pour valider ses connaissances. 209 exercices d’entraînement pour appliquer le cours. 173 exercices d’approfondissement et des extraits de sujets pour se préparer aux concours. Tous les corrigés détaillés et expliqués.
Maths MP/MP*-MPI/MPI*
Cet ouvrage couvre l'ensemble du programme de maths enseigné en 2e année dans les classes MP et MP* conformément aux nouveaux programmes 2021-2022. La collection Parcours prépas a été conçue pour permettre aux élèves de : Comprendre et retenir l’essentiel du cours, Maîtriser les méthodes de travail, Etre à l’aise face aux exercices et problèmes, Réussir les épreuves des concours. L'essentiel du cours et les méthodes Les notions du programme indispensables à connaître. Les principales difficultés et erreurs mises en avant. Les méthodes présentées étape par étape. La mise en place informatique en Python des méthodes algorithmiques. Un entraînement complet dans chaque chapitre Des interros de cours pour valider ses connaissances. Des exercices d'entraînement pour appliquer le cours. Des exercices d'approfondissement et des extraits de sujets, pour se préparer aux concours. Tous les corrigés détaillés et expliqués.
Maths PC/PC*
Cet ouvrage couvre l'ensemble du programme de maths enseigné en 2e année dans les classes PC et PC* conformément aux nouveaux programmes 2021-2022 La collection Parcours prépas a été conçue pour permettre aux élèves de : Comprendre et retenir l’essentiel du cours, Maîtriser les méthodes de travail, Etre à l’aise face aux exercices et problèmes, Réussir les épreuves des concours. L'essentiel du cours et les méthodes à maîtriser Les notions du programme indispensables à connaître. Les principales difficultés et erreurs mises en avant. Les méthodes présentées étape par étape. La mise en place informatique en Python des méthodes algorithmiques. Un entraînement complet dans chaque chapitre Des interros de cours pour valider ses connaissances. Des exercices d'entraînement pour appliquer le cours. Des exercices d'approfondissement et des extraits de sujets, pour se préparer aux concours. Tous les corrigés détaillés et expliqués.
Maths MP
Avec les manuels J'assure aux concours : je comprends et je retiens l'essentiel du cours, je maîtrise les méthodes incontournables, je suis à l'aise face à tout exercice ou problème, et je réussis mes concours ! Ces ouvrages ont été conçus par des enseignants de classes préparatoires qui ont mis en commun leurs années d'expérience dans l'accompagnement des élèves. L'essentiel du cours et les méthodes à maîtriser : les notions du programme indispensables à connaître ; les principales difficultés et erreurs mises en avant ; les méthodes présentées étape par étape. Un entraînement complet dans chaque chapitre : des interros de cours pour valider ses connaissances ; des exercices d'entraînement pour appliquer le cours ; des exercices d'approfondissement ; tous les corrigés détaillés et expliqués.
Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch
Deep learning is often viewed as the exclusive domain of math PhDs and big tech companies. But as this hands-on guide demonstrates, programmers comfortable with Python can achieve impressive results in deep learning with little math background, small amounts of data, and minimal code. How? With fastai, the first library to provide a consistent interface to the most frequently used deep learning applications. Authors Jeremy Howard and Sylvain Gugger, the creators of fastai, show you how to train a model on a wide range of tasks using fastai and PyTorch. You’ll also dive progressively further into deep learning theory to gain a complete understanding of the algorithms behind the scenes. Train models in computer vision, natural language processing, tabular data, and collaborative filtering Learn the latest deep learning techniques that matter most in practice Improve accuracy, speed, and reliability by understanding how deep learning models work Discover how to turn your models into web applications Implement deep learning algorithms from scratch Consider the ethical implications of your work Gain insight from the foreword by PyTorch cofounder, Soumith Chintala
Maths MPSI
Avec les manuels J'assure aux concours : je comprends et je retiens l'essentiel du cours, je maîtrise les méthodes incontournables, je suis à l'aise face à tout exercice ou problème, et je réussis mes concours ! Ces ouvrages ont été conçus par des enseignants de classes préparatoires qui ont mis en commun leurs années d'expérience dans l'accompagnement des élèves. L'essentiel du cours et les méthodes à maîtriser Les notions du programme indispensables à connaître. Les principales difficultés et erreurs mises en avant. Les méthodes présentées étape par étape. Un entraînement complet dans chaque chapitre Des interros de cours pour valider ses connaissances. Des exercices d'entraînement pour appliquer le cours. Des exercices d'approfondissement et des extraits de sujets pour se préparer aux concours. Tous les corrigés détaillés et expliqués.
Natural Language Processing with Transformers
Since their introduction in 2017, transformers have quickly become the dominant architecture for achieving state-of-the-art results on a variety of natural language processing tasks. If you're a data scientist or coder, this practical book shows you how to train and scale these large models using Hugging Face Transformers, a Python-based deep learning library. Transformers have been used to write realistic news stories, improve Google Search queries, and even create chatbots that tell corny jokes. In this guide, authors Lewis Tunstall, Leandro von Werra, and Thomas Wolf, among the creators of Hugging Face Transformers, use a hands-on approach to teach you how transformers work and how to int...
The International Governance of Artificial Intelligence
This timely book investigates emerging efforts to govern artificial intelligence (AI) at an international level. It aptly emphasizes the complex interactions involved when creating international laws, exploring potential and current developments in AI regulation.
