Présentation
« Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d’informations sur le langage Python pour le mettre en œuvre efficacement dans le machine learning. 1618 pages par nos experts.
Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
Un livre de la collection Ressources Informatiques
Python 3 – Les fondamentaux du langage (4e édition)
Extrait du résumé: Ce livre sur lesfondamentaux du langage Python 3 (ici en version 3.11)s’adresse à tout professionnel de l’informatique,ingénieur,étudiant(et particulièrement enBTS Services Informatiques Organisations),enseignantou mêmeautodidacte, qui souhaite maîtriser ce langage très abouti. Il détaille tout le cœur du langage et du traitement de données et ouvre des perspectives importantes sur tout ce que Python 3 permet de faire. Le livre est consacré à labranche 3 de Python et présente bien sûr les nouveautés apportées par la version 3.11. Toutefois, comme le langage Python 2 est encore très présent, lorsqu’elles existent, l’auteur présente les différences importantes avec la branche antérieure de Python…
Un livre de la collection Expert IT
Le Machine Learning et l’IA générative avec Python – De la théorie à la pratique (2e édition)
Extrait du résumé: Ce livre sur le Machine Learninget l’IA générative avec le langage Pythonpermet de disposer des connaissances théoriquesnécessaires pour une compréhension approfondie du Machine Learning et d’appréhender les outils techniquesutiles pour mettre en pratique les concepts étudiés. L’auteur y expose des exemples concretssur les concepts de l’apprentissage automatique. Les lecteurs avertis trouveront dans ce livre une occasion d’aller plus loin dans leur compréhension des algorithmes du Machine Learning…
Caractéristiques
| EAN13 | 9782409051975 |
|---|---|
| ISBN | 978-2-409-05197-5 |
| Éditeur | Éditions ENI |
| Date de publication | 19 novembre 2025 |
| Collection | COFFRET EXPERT |
| Nombre de pages | 1618 |
| Dimensions | 21,6 x 17,8 x 8,4 cm |
| Poids | 2510g |
| Langue | français |
| Fiches UNIMARC | S’identifier |





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