Le cyberblog du coyote

Cyberpunk
Histoire(s) d'un futur imminent
Stéphanie Chaptal, Sylvain Nawrocki, Jean Zeid
Ynnis Edition (25 novembre 2020)
208 pages


Présentation de l'éditeur
Akira, Blade Runner, Black Mirror ou encore Cyberpunk 2077... La science-fiction atteint ses sommets quand elle nous met en garde, et tente de prédire l’impact futur des dérives de notre présent. Nous sommes à la fin des années 70, notre monde est en ébullition, les outils informatiques commencent à être accessibles et le cyberpunk voit le jour. Un genre littéraire qui aurait pu être éphémère, attendant que la réalité ne le rattrape. Pourtant, sans cesse réinventé, il rend compte depuis lors des angoisses et des attentes de ses contemporains quant à l’évolution technologique, le totalitarisme, et la place de l’humain dans la société.
Désormais, le cyberpunk est protéiforme. Des livres à la télévision, du cinéma aux jeux de rôle, des jeux vidéo à la musique, nous vous emmenons découvrir l’histoire de ce genre à part entière. Analyses, oeuvres majeures et entretiens exclusifs sont au programme d’un futur imminent... le vôtre.

Créé cette année, le Prix du Roman Cyber / Agora 41 récompensera chaque année une oeuvre de fiction qui évoque la question du Cyber (cybersécurité, cyberculture ou culture numérique et du monde de la Toile) en langue française ou traduite. Le jury s’est réuni le 1er juillet 2021 pour délibérer de la première sélection du Prix.

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L'apprentissage profond avec Python
François Chollet
Machinelearning.fr (20 juillet 2020)
512 pages


Présentation de l'éditeur
L’apprentissage automatique a fait des progrès remarquables au cours des dernières années. Nous sommes passés d’une reconnaissance quasi inutilisable de la parole et des images à une précision quasi humaine, de machines qui ne pouvaient pas battre un joueur de Go un peu expérimenté à la défaite d’un champion du monde. Derrière ces progrès se cache l’apprentissage profond ― une combinaison d’avancées théoriques et pratiques qui permet une multitude d’applications intelligentes jusque-là impossibles à réaliser.
L’apprentissage profond avec Python présente le domaine de l’apprentissage profond en utilisant le langage Python et la puissante bibliothèque Keras. Rédigé par François Chollet, créateur de Keras et chercheur en intelligence artificielle à Google, cet ouvrage construit votre compréhension de l’apprentissage profond grâce à des explications intuitives et des exemples pratiques. Vous explorerez des concepts et des pratiques stimulantes avec des applications de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et de modèles génératifs. Lorsque vous aurez terminé, vous aurez les connaissances et les compétences pratiques nécessaires pour appliquer l’apprentissage profond à vos propres projets.
Aucune expérience préalable de Keras, de TensorFlow ou d’apprentissage automatique n’est requise. Les lecteurs ont besoin de compétences Python intermédiaires.