Cours De Python
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Machine Learning Theory and Applications
Machine Learning Theory and Applications Enables readers to understand mathematical concepts behind data engineering and machine learning algorithms and apply them using open-source Python libraries Machine Learning Theory and Applications delves into the realm of machine learning and deep learning, exploring their practical applications by comprehending mathematical concepts and implementing them in real-world scenarios using Python and renowned open-source libraries. This comprehensive guide covers a wide range of topics, including data preparation, feature engineering techniques, commonly utilized machine learning algorithms like support vector machines and neural networks, as well as generative AI and foundation models. To facilitate the creation of machine learning pipelines, a dedicated open-source framework named hephAIstos has been developed exclusively for this book. Moreover, the text explores the fascinating domain of quantum machine learning and offers insights on executing machine learning applications across diverse hardware technologies such as CPUs, GPUs, and QPUs. Finally, the book explains how to deploy trained models through containerized applications using Kubernetes and OpenShift, as well as their integration through machine learning operations (MLOps). Additional topics covered in Machine Learning Theory and Applications include: Current use cases of AI, including making predictions, recognizing images and speech, performing medical diagnoses, creating intelligent supply chains, natural language processing, and much more Classical and quantum machine learning algorithms such as quantum-enhanced Support Vector Machines (QSVMs), QSVM multiclass classification, quantum neural networks, and quantum generative adversarial networks (qGANs) Different ways to manipulate data, such as handling missing data, analyzing categorical data, or processing time-related data Feature rescaling, extraction, and selection, and how to put your trained models to life and production through containerized applications Machine Learning Theory and Applications is an essential resource for data scientists, engineers, and IT specialists and architects, as well as students in computer science, mathematics, and bioinformatics. The reader is expected to understand basic Python programming and libraries such as NumPy or Pandas and basic mathematical concepts, especially linear algebra.
Computer Science and Education
This three-volume set constitues selected papers presented during the 17th International Conference on Computer Science and Education, ICCSE 2022, held in Ningbo, China, in August 2022. The 168 full papers and 43 short papers presented were thoroughly reviewed and selected from the 510 submissions. They focus on a wide range of computer science topics, especially AI, data science, and engineering, and technology-based education, by addressing frontier technical and business issues essential to the applications of data science in both higher education and advancing e-Society.
Introduction aux algorithmes et structures de données 1
Avantages de ce livre: L'apprentissage des algorithmes et des structures de données à partir de ce livre vous aidera à devenir un meilleur programmeur. Les algorithmes et les structures de données vous feront penser de manière plus logique. De plus, ils peuvent vous aider à concevoir de meilleurs systèmes pour stocker et traiter les données. Ils servent également d'outil pour l'optimisation et la résolution de problèmes. En conséquence, les concepts d'algorithmes et de structures de données sont très précieux dans n'importe quel domaine. Par exemple, vous pouvez les utiliser pour créer une application web ou écrire un logiciel pour d'autres appareils. Vous pouvez également les appliquer à l'apprentissage automatique et à l'analyse de données, qui sont deux domaines très en vogue en ce moment. Si vous êtes un hacker, les algorithmes et les structures de données en Python sont également importants pour vous partout. Quel que soit votre style d'apprentissage préféré, j'ai ce qu'il vous faut. Si vous êtes un apprenant visuel, vous adorerez mes diagrammes et illustrations clairs tout au long de ce livre. Si vous êtes un apprenant pratique, vous apprécierez mes leçons interactives qui vous permettront de vous exercer avec les algorithmes et les structures de données de manière pratique. Structure du cours: Ce cours est composé de trois volumes. Ceci est le premier volume. Dans ce volume, je plonge profondément dans l'univers des algorithmes. J'explique ce que sont les algorithmes, comment ils fonctionnent et où ils peuvent être trouvés (applications réelles). À la fin de nombreuses sections de ce cours, des exercices pratiques courts sont fournis pour tester votre compréhension du sujet abordé. Des réponses sont également fournies pour que vous puissiez vérifier vos performances dans chaque section. À la fin du cours, vous trouverez un lien pour télécharger des ressources utiles, telles que des codes et des captures d'écran utilisés dans ce livre, ainsi que d'autres exercices pratiques. Vous pourrez les utiliser pour des références rapides et des révisions également. Un lien de support est aussi disponible pour que vous puissiez me contacter à tout moment si vous avez des questions ou si vous avez besoin d'aide supplémentaire. À la fin de ce cours, vous comprendrez ce que sont les algorithmes et les structures de données, comment ils sont mesurés et évalués, et comment ils sont utilisés pour résoudre des problèmes réels. Ainsi, tout ce dont vous avez besoin est ici, dans ce livre. J'espère vraiment que vous apprécierez ce livre. Prêt à commencer ? Plongeons ensemble!