Catalogue des documents imprimés de la bibliothèque
Normal view MARC view

Deep learning with Python (Record no. 16075)

MARC details
000 -Etiquette de la notice
Leader 02737cam0a2200445 4500
009 - PPN
ppn 223367133
003 - Identifiant de la notice
Identifiant http://www.sudoc.fr/223367133
005 - Identifiant de la version
Identifiant 20250630092557.0
010 ## - Numéro international normalisé du livre (ISBN)
ISBN 9781617294433
Qualificatif br.
010 ## - Numéro international normalisé du livre (ISBN)
ISBN 1-61729-443-8
Qualificatif br.
073 #0 - EAN
Numéro normalisé 9781617294433
099 ## - ESPCI local
Type de document Koha Ouvrage
ID Alexandrie ALEX31984
100 ## - Données générales de traitement
Données générales de traitement 20180110h20182018k y0frey50 ba
101 0# - Langue de la ressource
Langue du texte, de la bande son, etc. anglais
Langue de la table des matières anglais
-- 639-2
102 ## - Pays de publication ou de production
Pays de publication Etats-Unis
105 ## - Zone de données codées : textes, monographies
Données codées sur les monographies textuelles a z 001yy
106 ## - Zone de données codées : forme de la ressource
Données codées sur la forme de la ressource – Présentation matérielle r
181 ## - Zone de données codées : Forme de la ressource
Données de liaison entre champs z01
Autre référentiel utilisé pour coder la forme du contenu texte
Code du référentiel rdacontent
181 #1 - Zone de données codées : Forme de la ressource
Données de liaison entre champs z01
Forme du contenu selon l’ISBD sous forme codée i#
Qualificatif(s) du contenu selon l’ISBD sous forme codée xxxe##
182 ## - Zone de données codées : type de média
Données de liaison entre champs z01
Autre référentiel utilisé pour coder le type de médiation sans média
Code du référentiel rdamedia
182 #1 - Zone de données codées : type de média
Données de liaison entre champs z01
Type de médiation selon l’ISBD sous forme codée sans média
183 #1 - Zone de données codées : Type de carrière
Données de liaison entre champs z01
Type de support sous forme codée nga
Code du référentiel RDAfrCarrier
200 1# - Titre et mention de responsabilité
Titre propre Deep learning with Python
Première mention de responsabilité François Chollet
214 #0 - Mentions de production, publication, diffusion et manufacture
Lieu de publication, production, distribution/diffusion, fabrication Shelter Island (N.Y.)
Nom de l’éditeur, du producteur, distributeur/diffuseur, fabricant Manning
214 #4 - Mentions de production, publication, diffusion et manufacture
Date de publication, production, distribution/diffusion, fabrication, copyright C 2018
215 ## - Description physique
Type de présentation matérielle et importance matérielle 1 vol. (XXI-361 p.)
Autres caractéristiques matérielles ill., couv. ill. en coul.
Dimensions 24 cm
300 ## - Notes générales
Texte de la note Le livre contient un feuillet permettant d'accéder au contenu électronique du livre
320 ## - Bibliographies internes/Note d'index
Texte de la note Index
330 ## - Résumé ou extrait
Texte de la note "Machine learning has made remarkable progress in recent years. We wen from near-unusable speech and image recognition, to near-human accuracy. We went from machines that couldn't beat a serious Go player, to defeating a world champion. Behind this progress is deep learning - a combination of engineering advances, best practices, and theory that enables a wealth of previously impossible smart applications. [This book] introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Kears library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challenging concepts and practice with appplications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you'll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects."
-- 4ème de couverture
359 2# -
-- Part 1. Fundamentals of deep learning
-- 1. What is deep learning ?
-- 2. Before we begin : the mathematical building blocks of neural networks
-- 3. Getting started with neural networks
-- 4. Fundamentals of machine learning.
-- Part 2. Deep learning in practice
-- 5. Deep learning for computer vision
-- 6. Deep learning for text and sequences
-- 7. Advanced deep-learning best practices
-- 8. Generative deep learning
-- 9. Conclusions
606 ## - Sujet - Nom commun
Identifiant de la notice d'autorité 027940373
Élément d'entrée Apprentissage automatique
Code du format utilisé rameau
606 ## - Sujet - Nom commun
Identifiant de la notice d'autorité 223540633
Élément d'entrée Apprentissage profond
Code du format utilisé rameau
606 ## - Sujet - Nom commun
Identifiant de la notice d'autorité 051626225
Élément d'entrée Python (langage de programmation)
Code du format utilisé rameau
676 ## - Classification décimale de Dewey
Indice 006.31
Édition 23
680 ## - Classification de la Bibliothèque du Congrès
Indice Q325.5
686 ## - Autres numéros de classification
Indice 68Q32
Subdivision de la classification 2000
Code du format utilisé msc
686 ## - Autres numéros de classification
Indice 68T05
Subdivision de la classification 2000
Code du format utilisé msc
700 #1 - Auteur principal
Identifiant de la notice d'autorité 223366854
Élément d'entrée Chollet
Partie du nom autre que l'élément d'entrée François
Dates 1989-....
Code de fonction Auteur
Holdings
Perdu Date de création Site de rattachement Site actuel Localisation Code à barres Cote Exclu du prêt Type de document Koha
  30/06/2025 La bibliothèque de l'ESPCI La bibliothèque de l'ESPCI Laboratoire LPMMH-042 LPMMH-042   Ouvrage