{"product_id":"113915","title":"L'intelligence artificielle pour tous avec Python ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYEgj0uZmvlT3pmYgXkHZofeVZVQr.png?v=1765054337\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e L'intelligence artificielle pour tous avec Python \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/149224228\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eL'introduction la plus simple à l'intelligence artificielle,\u003cbr\u003e Il est de retour, encore plus performant, grâce à l'IA générative !\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e« L'intelligence artificielle pour tous avec Python », ouvrage qui a rempli son rôle d'introduction à l'intelligence artificielle, revient avec une deuxième édition révisée, complétant son contenu existant avec l'intelligence artificielle générative, récemment devenue populaire.\u003cbr\u003e Il inclut du nouveau contenu tel que les concepts et les principes de l'intelligence artificielle générative, et est structuré de manière à ce que vous puissiez charger et exécuter LLM et expérimenter RAG et le réglage fin.\u003cbr\u003e Nous avons ajouté la syntaxe Python pour l'IA générative, et chaque ligne de code est expliquée en détail, ce qui facilite l'apprentissage même sans connaissances approfondies en Python. Si vous souhaitez vraiment comprendre et utiliser l'IA, commencez dès maintenant avec ce livre !\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.\u003cbr\u003e \u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003ePremièrement, comprendre le concept d'intelligence artificielle\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 01 Comprendre le concept d'intelligence artificielle\u003cbr\u003e 1 Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?\u003cbr\u003e 2 Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?\u003cbr\u003e 3. L'apprentissage profond est-il de l'apprentissage automatique ?\u003cbr\u003e 4. Intelligence artificielle générative\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eUNITÉ 02 : Exploration des méthodes d'apprentissage automatique\u003cbr\u003e 1. Apprentissage par la carte\u003cbr\u003e 2. Apprentissage non supervisé\u003cbr\u003e 3. Apprentissage par renforcement\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 03 Expérimenter l'intelligence artificielle\u003cbr\u003e 1. Expérimentez la machine pédagogique\u003cbr\u003e 2. Expérimentez le tir rapide\u003cbr\u003e 3. Expérience de dessin automatique\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eSecond Yard : Comprendre l'apprentissage profond\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 04 Comprendre les principes de l'apprentissage profond\u003cbr\u003e 1. Apprentissage profond et réseaux neuronaux artificiels\u003cbr\u003e Les principes des réseaux de neurones artificiels, examinés à travers deux exemples.\u003cbr\u003e 3. Matériaux des réseaux de neurones artificiels, données aux caractéristiques variées\u003cbr\u003e 4. Comment fonctionnent les réseaux neuronaux artificiels\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 05 Principes de transmission du signal des réseaux de neurones artificiels\u003cbr\u003e 1. Pondérations et biais utilisés lors de la transmission des signaux\u003cbr\u003e 2. Fonction d'activation qui régule l'intensité du signal entrant\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 06 Principes d'apprentissage des réseaux neuronaux artificiels\u003cbr\u003e 1. Détermination de l'erreur d'un réseau de neurones artificiels\u003cbr\u003e 2 Le cœur des réseaux de neurones artificiels ! Réduire les erreurs\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 07 : Découverte de l’apprentissage profond avec TensorFlow Playground\u003cbr\u003e 1. Accès à l'environnement de test TensorFlow\u003cbr\u003e 2 Cliquez sur le bouton Démarrer\u003cbr\u003e 3. Examinez la section de sortie\u003cbr\u003e 4. Conception de la structure d'un réseau neuronal  \u003cbr\u003e5. Sélection d'un format de saisie de données\u003cbr\u003e 6. Distinguer les types de données complexes\u003cbr\u003e 7. Profitez deux fois plus des environnements de test TensorFlow\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 08 : Exploration de diverses technologies d'apprentissage profond\u003cbr\u003e 1. Aperçu des réseaux neuronaux convolutifs\u003cbr\u003e 2. Examen des réseaux neuronaux récurrents\u003cbr\u003e 3. Découvrez les réseaux neuronaux récurrents avec Sketch RNN\u003cbr\u003e 4. Examen des réseaux neuronaux génératifs\u003cbr\u003e Découvrez les 5 modèles de diffusion\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eThird Yard : Premiers pas en Python pour le développement de l'IA\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 09 Fondements du développement de l'intelligence artificielle : Python et Colab\u003cbr\u003e 1 Qu'est-ce que Python ?\u003cbr\u003e 2. Configuration d'un environnement Python avec Colab\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 10 : Programmation Python pour débutants : Un voyage de mille lieues commence par les variables\u003cbr\u003e Programmation de l'addition de nombres à l'aide d'une variable\u003cbr\u003e Programmation de l'addition de caractères à l'aide de deux variables\u003cbr\u003e Examen des types de données de trois variables\u003cbr\u003e 4. Forcer le changement de type de variable\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 11 : Tableaux : La pierre angulaire de l’intelligence artificielle – Programmation Python\u003cbr\u003e 1. Créez un tableau\u003cbr\u003e 2. Vérifiez la longueur du tableau\u003cbr\u003e 3. Accéder à chaque élément d'un tableau\u003cbr\u003e 4. Aperçu du découpage\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eUNITÉ 12 Tableaux pour l'IA, NumPy\u003cbr\u003e 1. Installation de NumPy\u003cbr\u003e 2 Importer NumPy\u003cbr\u003e 3. Création d'un tableau NumPy\u003cbr\u003e 4. Création d'un tableau NumPy 2D\u003cbr\u003e 5. Modifier la forme d'un tableau NumPy\u003cbr\u003e 6. Examen des fonctions NumPy\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 13 Boucles pour l'intelligence artificielle\u003cbr\u003e 1. Tableaux et boucles (boucles for)\u003cbr\u003e 2. Création d'une boucle (boucle for)\u003cbr\u003e 3. Examen de la fonction range()\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 14 Énoncés conditionnels pour l'intelligence artificielle\u003cbr\u003e 1. Analyse de l'instruction if\u003cbr\u003e 2. Analyse de l'instruction if-else\u003cbr\u003e 3. Créez une fonction permettant de distinguer les nombres pairs des nombres impairs.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 15 Grammaire Python pour le développement de l'intelligence artificielle générative\u003cbr\u003e 1 Dictionnaire : Poches étiquetées\u003cbr\u003e 2. Compréhensions de listes : Créer des listes intelligentes\u003cbr\u003e 3 fonctions lambda : créer une calculatrice courte et simple\u003cbr\u003e 4. Carte et filtre : application des modifications à la liste entière\u003cbr\u003e 5 Objets et classes : Comment créer des outils fonctionnels\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eQuatrième cour : Premiers pas avec la programmation en apprentissage profond\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 16 : Exploration de l'environnement de développement de l'apprentissage profond\u003cbr\u003e 1. Aperçu de TensorFlow\u003cbr\u003e 2. Un aperçu de Keras\u003cbr\u003e 3 Aperçu du GPU\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eUNITÉ 17 : Création d'une IA pour la reconnaissance des nombres\u003cbr\u003e 1. Création d'un environnement de développement\u003cbr\u003e 2 Chargement de l'ensemble de données\u003cbr\u003e 3. Modification de la forme de X dans l'ensemble de données MNIST\u003cbr\u003e 4. Modification de la forme en Y dans l'ensemble de données MNIST\u003cbr\u003e 5. Concevoir un modèle d'IA\u003cbr\u003e 6. Entraîner le modèle\u003cbr\u003e 7. Examen de la précision du modèle\u003cbr\u003e 8. Vérifier les résultats de l'entraînement du modèle\u003cbr\u003e 9. Analyse des données bien prévues\u003cbr\u003e 10. Analyser des données qui n'ont pas permis de prédire correctement les résultats.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 18 : Créer une IA pour prédire les épidémies\u003cbr\u003e 1. Principes de développement de l'IA pour la prédiction du nombre de cas confirmés de COVID-19\u003cbr\u003e 2. Importation des données\u003cbr\u003e 3. Normalisation et classification des données\u003cbr\u003e 4. Modification du format des données\u003cbr\u003e 5 Génération des données d'entrée\u003cbr\u003e 6 Convertir dans un format compatible avec un modèle d'IA\u003cbr\u003e 7 Création d'un modèle d'IA\u003cbr\u003e 8. Entraîner le modèle\u003cbr\u003e 9. Prédiction des données\u003cbr\u003e 10. Examen de la précision du modèle\u003cbr\u003e 11. Vérifiez les résultats sur un graphique.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 19 : Création d'une IA génératrice de nombres\u003cbr\u003e 1. Principes du développement de l'intelligence artificielle génératrice de nombres\u003cbr\u003e 2. Création d'un environnement de développement\u003cbr\u003e 3. Chargement des données  \u003cbr\u003e4 Création d'un réseau neuronal générateur\u003cbr\u003e 5. Création d'un réseau neuronal discriminateur\u003cbr\u003e 6. Création d'une fonction de génération GAN\u003cbr\u003e 7. Créez une fonction pour vérifier le résultat.\u003cbr\u003e 8. Entraînement d'un réseau antagoniste génératif\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eFifth Yard : Débuter la programmation en intelligence artificielle générative\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 20 : Exploration des principes de l'intelligence artificielle générative\u003cbr\u003e 1. Tokenisation et intégration de texte\u003cbr\u003e 2. Comment gérer les phrases précédentes dans Transformer\u003cbr\u003e 3 L'émergence de l'attention et des transformateurs\u003cbr\u003e 4 encodeurs et décodeurs qui composent le transformateur\u003cbr\u003e 5 Descendants de Transformers\u003cbr\u003e 6 Pourquoi le modèle de décodeur présente-t-il une plus grande robustesse ?\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 21 Exécuter un LLM dans Colab\u003cbr\u003e 1. Comment fonctionne le programme Open LLM\u003cbr\u003e 2. Obtention d'un code d'accès Hugging Face\u003cbr\u003e 3. Configuration de l'environnement Colab\u003cbr\u003e Télécharger 4 LLM\u003cbr\u003e 5 Poser une question à un LLM\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 22 Quantification et gestion du LLM\u003cbr\u003e 1. Principes de quantification du LLM\u003cbr\u003e 2. Configuration de l'environnement Colab\u003cbr\u003e 3 Installation et chargement des bibliothèques\u003cbr\u003e 4. Mise en place de la quantification du modèle\u003cbr\u003e 5 Chargement des tokeniseurs et des modèles\u003cbr\u003e 6. Poser une question à un LLM\u003cbr\u003e 7. Importez le modèle phi-4 en le quantifiant.  \u003cbr\u003eInférence avec le modèle 8 phi-4\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 23 Faites d'Open LLM votre assistant personnel avec RAG\u003cbr\u003e 1. Fonctionnement de la génération d'augmentation de la recherche\u003cbr\u003e 2 Installation et importation des bibliothèques\u003cbr\u003e 3. Importation par quantification LLM\u003cbr\u003e 4. Création d'une base de données pour la génération de recherche augmentée\u003cbr\u003e 5. Inférence de modèles à l'aide de la génération d'augmentation de la recherche\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 24 Optimisation de votre LLM avec vos propres données\u003cbr\u003e 1. Fonctionnement du réglage fin LLM\u003cbr\u003e 2. Installez et chargez les bibliothèques requises\u003cbr\u003e 3 modèles d'importation\u003cbr\u003e 4. Configuration de LoRA\u003cbr\u003e 5 Chargement de l'ensemble de données d'entraînement\u003cbr\u003e 6 Configurez votre formateur SFT et commencez l'apprentissage\u003cbr\u003e 7. Déduction du modèle d'apprentissage\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e* Annexe\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Annexe A : Création d’un environnement Python non-Colab\u003cbr\u003e 1. Comment installer Anaconda\u003cbr\u003e 2. Comment installer TensorFlow et Keras\u003cbr\u003e 3. Comment utiliser Jupyter Notebook\u003cbr\u003e Annexe B Installation de Git\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eImage détaillée\u003c\/b\u003e \u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5440\/MidCate2\/543910536.jpg\" border=\"0\" alt=\"Image détaillée 1\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eN'importe qui peut le faire facilement et rapidement\u003cbr\u003e Vous pouvez créer votre propre modèle d'IA\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Préparation | Comprendre l'intelligence artificielle \u003cbr\u003eNous allons explorer ce qu'est l'intelligence artificielle et ce qu'est l'apprentissage automatique, la technologie qui la met en œuvre.\u003cbr\u003e Ensuite, nous présenterons trois méthodes d'apprentissage automatique et un outil qui vous permettra de découvrir facilement l'intelligence artificielle.\u003cbr\u003e Nous aborderons également l'intelligence artificielle générative, qui attire l'attention ces derniers temps.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Concept | Comprendre les principes de l'apprentissage profond et de l'IA générative\u003cbr\u003e Nous expliquons les principes de l'apprentissage profond, qui sont nécessaires au développement effectif de modèles d'intelligence artificielle, et les principes des modèles de langage à grande échelle (LLM), qui constituent la base de l'intelligence artificielle générative.\u003cbr\u003e Nous expliquerons avec des exemples afin que même les débutants qui découvrent ces technologies puissent facilement les comprendre, et nous présenterons et pratiquerons avec « TensorFlow Playground », un outil pour expérimenter l'apprentissage profond, et « Hugging Face », qui vous permet d'utiliser des modèles d'intelligence artificielle génératifs.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Exercice pratique | Créez trois projets d'apprentissage profond et un projet d'IA générative. \u003cbr\u003eNous allons passer en revue les fondamentaux de Python étape par étape et pratiquer des projets d'apprentissage profond et d'intelligence artificielle générative.\u003cbr\u003e Nous réaliserons sur Colab des projets pratiques axés sur les fondamentaux de l'apprentissage profond : l'IA pour la reconnaissance des nombres, l'IA pour la prédiction du nombre de cas confirmés de maladies infectieuses et l'IA pour la génération d'images de nombres.\u003cbr\u003e Et nous pratiquons la génération augmentée (RAG) et le réglage fin à l'aide de modèles de langage à grande échelle disponibles publiquement.\u003cbr\u003e Chaque ligne de code est expliquée en détail afin que même les débutants puissent comprendre le contenu de la programmation.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Selon un article de presse, une personne sur trois dans notre pays a déjà utilisé l'intelligence artificielle générative.\u003cbr\u003e Je parle des services d'intelligence artificielle générative tels que ChatGPT, Gemini et Claude. \u003cbr\u003eSi la question de ce sondage était modifiée en « Combien de personnes ont déjà utilisé Internet ? », le résultat serait non pas une personne sur trois, mais presque tout le monde.\u003cbr\u003e Pourquoi est-ce que je parle soudainement d'Internet ? Je crois qu'un jour viendra où la technologie de l'IA générative sera utilisée par presque tout le monde, tout comme Internet l'est aujourd'hui.\u003cbr\u003e J'ai écrit ce livre pour que tous ceux qui le lisent puissent comprendre l'intelligence artificielle et la développer eux-mêmes.\u003cbr\u003e Il en va de même pour l'édition révisée.\u003cbr\u003e Nous avons conçu ce guide pour aider chacun à comprendre les dernières technologies d'IA et à les mettre en pratique, en couvrant non seulement les sujets liés à l'apprentissage profond que nous avons déjà abordés, mais aussi l'IA générative.\u003cbr\u003e J’espère que tous ceux qui ouvriront ce livre pourront faire un pas en avant à l’ère de l’intelligence artificielle.\u003cbr\u003e - Lee Young-ho\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Avis du bêta-testeur]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eConformément à l'esprit de la collection « Pour tous », le design est épuré et la mise en page moderne. L'ouvrage propose une explication détaillée de l'utilisation de Python et des concepts d'apprentissage profond dans les services LLM, ce qui le rend utile aux lecteurs intéressés par le développement LLM.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Monsieur Choi Jun-seong\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce livre incite constamment les étudiants en sciences humaines et les étudiants d'autres disciplines à utiliser directement l'intelligence artificielle.\u003cbr\u003e Cela ne veut pas dire que je vais vous menacer avec du code Python difficile.\u003cbr\u003e Les principes de l'apprentissage profond sont expliqués de manière naturelle, et les exemples de code suivants sont faciles à comprendre, vous permettant ainsi de les apprendre par vous-même tout en vous amusant.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Monsieur Shinnyeongi\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e J'ai apprécié qu'il ne se contente pas de présenter la grammaire de base de Python, mais qu'il explique aussi clairement pourquoi il est important de l'apprendre.\u003cbr\u003e C'était enrichissant de pouvoir expérimenter moi-même la création d'une IA.\u003cbr\u003e Jo Min-hye\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Vous pouvez apprendre les principes fondamentaux des modèles d'apprentissage profond à travers divers exemples et exercices pratiques concrets. \u003cbr\u003eLa section consacrée à l'IA générative aborde un large éventail des dernières tendances et d'exemples pratiques.\u003cbr\u003e Ce livre constituera un guide précieux tant pour les débutants que pour les praticiens novices en IA.\u003cbr\u003e Monsieur Kang Kyung-mok\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Il est composé d'explications et d'illustrations conviviales qui vous aideront à le comprendre facilement.\u003cbr\u003e Il regorge d'informations, allant des bases de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond à la syntaxe Python, en passant par l'utilisation de Google Colab et Hugging Face, et l'IA générative.\u003cbr\u003e M. Kim Young-ik \u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate d'émission :\u003c\/strong\u003e 25 juillet 2025\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 396 pages | 816 g | 188 × 257 × 16 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791140714995 \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893083177002,"sku":"113915","price":41.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/285b92011cdaae2da4634cb6c55dc919.jpg?v=1765387945","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/products\/113915","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}