Python for Scientific Computing and Artificial Intelligence
Python pour le calcul scientifique et l'intelligence artificielle est divisé en trois parties : dans la section 1, le lecteur est initié au langage de programmation Python et apprend comment Python peut aider à la compréhension des mathématiques avancées de l'école secondaire. Dans la section 2, le lecteur apprend comment Python peut être utilisé pour résoudre des problèmes du monde réel dans un large éventail de disciplines scientifiques. Enfin, dans la section 3, le lecteur est initié aux réseaux neuronaux et apprend comment TensorFlow (écrit en Python) peut être utilisé pour résoudre un large éventail de problèmes d'intelligence artificielle (IA).
Ce livre a été élaboré à partir d'une série d'ateliers nationaux et internationaux que l'auteur anime depuis plus de vingt ans. Il s'adresse aux débutants et met fortement l'accent sur la programmation et la modélisation informatique.
Caractéristiques :
⬤ Aucune expérience préalable de la programmation n'est requise.
⬤ Un dépôt GitHub en ligne est disponible avec des codes pour que les lecteurs puissent s'exercer.
⬤ Il couvre les applications et les exemples de la biologie, de la chimie, de l'informatique, de la science des données, de l'ingénierie électrique et mécanique, de l'économie, des mathématiques, de la physique, des statistiques et de l'informatique des oscillateurs binaires.
⬤ Les solutions complètes des exercices sont disponibles sous forme de carnets Jupyter sur le Web.
Matériel de soutien
Dépôt GitHub des fichiers Python et des carnets de notes : https : //github.com/proflynch/CRC-Press/
Solutions à tous les exercices :
Section 1 : Introduction à Python : https : //drstephenlynch. github. io/webpages/Solutions_Section_1. html.
Section 2 : Python pour le calcul scientifique : https : //drstephenlynch. github. io/webpages/Solutions_Section_2. html.
Section 3 : Intelligence artificielle : https : //drstephenlynch. github. io/webpages/Solutions_Section_3. html.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)