Centre de Documentation Campus Montignies
Horaires :
Lundi : 8h-18h30
Mardi : 8h-18h30
Mercredi 9h-16h30
Jeudi : 8h-18h30
Vendredi : 8h-16h30
Votre centre de documentation fermera de 12h30 à 13h ce vendredi 28 juin et fermera à 14h30.
Dès ce lundi 1er juillet jusqu'au mercredi 10 juillet l'horaire du centre de documentation sera adapté :
Lundi 1er juillet : de 8h à 12h et de 12h30 à 16h
Mardi 2 juillet : de 8h à 12h15
Mercredi 3 juillet : de 9h à 12h et de 12h30 à 15h15
Jeudi 4 juillet : de 8h à 12h30 et de 13h à 18h30
Lundi 8 juillet : de 8h à 12h et de 12h30 à 16h
Mardi 9 juillet : de 8h à 12h15
Mercredi 10 juillet : de 9h à 11h
Réouverture dès ce lundi 19 août.
Lundi : 8h-18h30
Mardi : 8h-18h30
Mercredi 9h-16h30
Jeudi : 8h-18h30
Vendredi : 8h-16h30
Votre centre de documentation fermera de 12h30 à 13h ce vendredi 28 juin et fermera à 14h30.
Dès ce lundi 1er juillet jusqu'au mercredi 10 juillet l'horaire du centre de documentation sera adapté :
Lundi 1er juillet : de 8h à 12h et de 12h30 à 16h
Mardi 2 juillet : de 8h à 12h15
Mercredi 3 juillet : de 9h à 12h et de 12h30 à 15h15
Jeudi 4 juillet : de 8h à 12h30 et de 13h à 18h30
Lundi 8 juillet : de 8h à 12h et de 12h30 à 16h
Mardi 9 juillet : de 8h à 12h15
Mercredi 10 juillet : de 9h à 11h
Réouverture dès ce lundi 19 août.
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Détail de l'auteur
Auteur Jean-Christophe Riat |
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Deep Learning avec TensorFlow/Keras / Jean-Christophe Riat in Programmez !, 251 (mars 2022)
[article]
Titre : Deep Learning avec TensorFlow/Keras : contrôle de l'apprentissage avec les "callback" Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Christophe Riat Année de publication : 2022 Article en page(s) : p. 69-72 Langues : Français (fre) Résumé : Dans les n°244 & 246 du magazine, nous avons utilisé les outils TensorFlow/Keras [1][2] pour classer des images par reconnaissance de leurs contenus. La technique utilisée est celle du « deep learning » avec des réseaux de neurones capables « d’apprendre » à partir d’une base d’exemples. La bonne exécution de cette phase d’apprentissage est primordiale pour garantir de bonnes performances. Cet article détaille les mécanismes de « callback » qui permettent de contrôler très précisément le déroulement de l’étape d’entraînement. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=101864
in Programmez ! > 251 (mars 2022) . - p. 69-72[article] Deep Learning avec TensorFlow/Keras : contrôle de l'apprentissage avec les "callback" [texte imprimé] / Jean-Christophe Riat . - 2022 . - p. 69-72.
Langues : Français (fre)
in Programmez ! > 251 (mars 2022) . - p. 69-72
Résumé : Dans les n°244 & 246 du magazine, nous avons utilisé les outils TensorFlow/Keras [1][2] pour classer des images par reconnaissance de leurs contenus. La technique utilisée est celle du « deep learning » avec des réseaux de neurones capables « d’apprendre » à partir d’une base d’exemples. La bonne exécution de cette phase d’apprentissage est primordiale pour garantir de bonnes performances. Cet article détaille les mécanismes de « callback » qui permettent de contrôler très précisément le déroulement de l’étape d’entraînement. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=101864 Exemplaires (1)
Cote Support Localisation Section Disponibilité Revue Revue Centre de Documentation HELHa Campus Montignies Salle de lecture - Etagère presse et actualité Document exclu du prêt - à consulter sur place
Exclu du prêtDeep Learning / Jean-Christophe Riat in Programmez !, 246 (Mai/juin 2021)
[article]
Titre : Deep Learning : programmation d'un réseau à convolution avec TensorFlow/Keras Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Christophe Riat Année de publication : 2021 Article en page(s) : p. 37-41 Langues : Français (fre) Résumé : Dans le n°244, nous avions introduit le Deep Learning avec la programmation d’un réseau de neurones de type perceptron multicouche pour reconnaître des chiffres manuscrits. Pour poursuivre la découverte de l’univers de l’intelligence artificielle, nous décrirons aujourd’hui les réseaux à convolution qui ont démontré ces dernières années des performances remarquables en analyse d’images. L’exemple détaillé montre comment programmer un tel réseau, avec les outils TensorFlow/Keras [1][2], pour distinguer la présence d’un chat ou d’un chien sur des photos. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=103054
in Programmez ! > 246 (Mai/juin 2021) . - p. 37-41[article] Deep Learning : programmation d'un réseau à convolution avec TensorFlow/Keras [texte imprimé] / Jean-Christophe Riat . - 2021 . - p. 37-41.
Langues : Français (fre)
in Programmez ! > 246 (Mai/juin 2021) . - p. 37-41
Résumé : Dans le n°244, nous avions introduit le Deep Learning avec la programmation d’un réseau de neurones de type perceptron multicouche pour reconnaître des chiffres manuscrits. Pour poursuivre la découverte de l’univers de l’intelligence artificielle, nous décrirons aujourd’hui les réseaux à convolution qui ont démontré ces dernières années des performances remarquables en analyse d’images. L’exemple détaillé montre comment programmer un tel réseau, avec les outils TensorFlow/Keras [1][2], pour distinguer la présence d’un chat ou d’un chien sur des photos. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=103054 Exemplaires (1)
Cote Support Localisation Section Disponibilité Revue Revue Centre de Documentation HELHa Campus Montignies Salle de lecture - Etagère presse et actualité Document exclu du prêt - à consulter sur place
Exclu du prêtDeep Learning : utilisation de réseaux déjà entraînés avec TensorFlow/Keras / Jean-Christophe Riat in Programmez !, Spécial Automne 2022 (Automne 2022)
[article]
Titre : Deep Learning : utilisation de réseaux déjà entraînés avec TensorFlow/Keras Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Christophe Riat Année de publication : 2022 Article en page(s) : p. 50-53 Langues : Français (fre) Résumé :
Dans le N°246, nous avons détaillé la construction d’un réseau de neurones à convolution pour classer des images de chiens et de chats. Cette approche a nécessité de définir l’architecture du réseau puis de l’entraîner avec une base d’exemples. Dans cet article nous montrons comment utiliser des réseaux déjà entraînés pour identifier en temps réel des objets visualisés avec la Webcam de l’ordinateur.Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=108247
in Programmez ! > Spécial Automne 2022 (Automne 2022) . - p. 50-53[article] Deep Learning : utilisation de réseaux déjà entraînés avec TensorFlow/Keras [texte imprimé] / Jean-Christophe Riat . - 2022 . - p. 50-53.
Langues : Français (fre)
in Programmez ! > Spécial Automne 2022 (Automne 2022) . - p. 50-53
Résumé :
Dans le N°246, nous avons détaillé la construction d’un réseau de neurones à convolution pour classer des images de chiens et de chats. Cette approche a nécessité de définir l’architecture du réseau puis de l’entraîner avec une base d’exemples. Dans cet article nous montrons comment utiliser des réseaux déjà entraînés pour identifier en temps réel des objets visualisés avec la Webcam de l’ordinateur.Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=108247 Exemplaires (1)
Cote Support Localisation Section Disponibilité Revue Revue Centre de Documentation HELHa Campus Montignies Salle de lecture - Etagère presse et actualité Document exclu du prêt - à consulter sur place
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