Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle, il est très difficile de ne pas tomber dans le catastrophisme.
En effet, à peine évoque-t-on ce sujet, qu’apparaissent des armées de robots ou, moins fantasmagorique, des personnes de pouvoir qui se servent de celle-ci pour asseoir leur domination. D’un autre côté, elle est à l'origine de progrès techniques et scientifiques remarquables. Que ce soit les communications, le transport, la médecine, la banque ou encore le commerce, l’intelligence artificielle est omniprésente, souvent, sans que nous en soyons le remarquions. Si danger il y a, il est important que nous soyons conscients des développements et des dérives actuelles et potentielles.
L'intelligence artificielle s'est insérée dans nos vies et va le rester, d'où notre besoin de comprendre ce qu'elle est, ce qu'elle recouvre, ce qu'est le deep ou le machine learning... tous ces termes que nous entendons au quotidien mais dont le sens peut sembler flou.
Cet ouvrage rassemble toutes les clés de compréhension pour permettre à tout le monde de se faire une opinion informée.
Emmanuel Jakobowicz est data scientist, développeur et formateur. Il est fondateur de Stat4decision, entreprise spécialisée en conseil et formation en data science. Spécialisé dans la création et l'implémentation d'algorithmes avancés de traitement de données, il a un doctorat en mathématique appliquée. Il est l’auteur du livre Python pour le data scientist publié chez Dunod en 2018.
Jean-Michel Jakobowicz est hypnothérapeute et exerce à Genève. Économétricien de formation, il a travaillé de nombreuses années aux Nations Unies dans le domaine de la modélisation économique à long-terme. Il est l'auteur de plusieurs ouvrages dont Ma Bible de la mémoire et du cerveau et L’autohypnose c’est malin (38 000 ex).

L'intelligence artificielle, une révolution ?

Lorsque l'on parle d'intelligence artificielle, il est très difficile de ne pas tomber dans le catastrophisme. En effet, à peine évoque-t-on ce sujet, qu'apparaissent des armées de robots ou, moins fantasmagorique, des personnes de pouvoir qui se servent de celle-ci pour asseoir leur domination. D'un autre côté, elle est à l'origine de progrès techniques et scientifiques remarquables. Que ce soit les communications, le transport, la médecine, la banque ou encore le commerce, l'intelligence artificielle est omniprésente, souvent, sans que nous en soyons le remarquions.Si danger il y a, il est important que nous soyons conscients des développements et des dérives actuelles et potentielles. L'intelligence artificielle s'est insérée dans nos vies et va le rester, d'où notre besoin de comprendre ce qu'elle est, ce qu'elle recouvre, ce qu'est le deep ou le machine learning... tous ces termes que nous entendons au quotidien mais dont le sens peut sembler flou. Cet ouvrage rassemble toutes les clés de compréhension pour permettre à tout le monde de se faire une opinion informée.

L'intelligence artificielle, une révolution ? - Science, fiction, marketing… ce qu’est vraiment l’I.A.

Lorsque l'on parle d'intelligence artificielle, il est très difficile de ne pas tomber dans le catastrophisme.

En effet, à peine évoque-t-on ce sujet, qu'apparaissent des armées de robots ou, moins fantasmagorique, des personnes de pouvoir qui se servent de celle-ci pour asseoir leur domination. D'un autre côté, elle est à l'origine de progrès techniques et scientifiques remarquables. Que ce soit les communications, le transport, la médecine, la banque ou encore le commerce, l'intelligence artificielle est omniprésente, souvent, sans que nous en soyons le remarquions. Si danger il y a, il est important que nous soyons conscients des développements et des dérives actuelles et potentielles.

L'intelligence artificielle s'est insérée dans nos vies et va le rester, d'où notre besoin de comprendre ce qu'elle est, ce qu'elle recouvre, ce qu'est le deep ou le machine learning... tous ces termes que nous entendons au quotidien mais dont le sens peut sembler flou.

Cet ouvrage rassemble toutes les clés de compréhension pour permettre à tout le monde de se faire une opinion informée. Emmanuel Jakobowicz est data scientist, développeur et formateur. Il est fondateur de Stat4decision, entreprise spécialisée en conseil et formation en data science. Spécialisé dans la création et l'implémentation d'algorithmes avancés de traitement de données, il a un doctorat en mathématique appliquée. Il est l'auteur du livre Python pour le data scientist publié chez Dunod en 2018.

Jean-Michel Jakobowicz est hypnothérapeute et exerce à Genève. Économétricien de formation, il a travaillé de nombreuses années aux Nations Unies dans le domaine de la modélisation économique à long-terme. Il est l'auteur de plusieurs ouvrages dont Ma Bible de la mémoire et du cerveau et L'autohypnose c'est malin (38 000 ex).

Python est devenu en quelques années un langage majeur dans l'univers des applications centrées sur le traitement des données, et plus particulièrement des gros volumes de données (big data). Cet ouvrage servira de guide à tous ceux qui s'intéressent à l'utilisation de Python pour le travail sur les données et l'automatisation de certaines tâches (data science). Il met l'accent sur la préparation et la mise en forme des données qui sont essentielles dans la qualité du résultat et qui constituent aujourd'hui une part importante du travail du data scientist. Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science. Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python : Comment utiliser Python en data science ? Comment coder en Python ? Comment préparer des données avec Python ? Comment créer des visualisations attractives avec Python ? Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ? Comment passer aux environnements big data ? Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... pour mettre en place vos traitements. Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. Des données plus récentes sont aussi utilisées. Les + en ligne : l'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : github.com/emjako/pythondatascientist.

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