| Titre : | Intelligence artificielle : premiers pas vers le deep learning avec JavaScript |
| Auteurs : | Alexandre Brillant, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Saint-Herblain : Éditions Eni, 2026 |
| Collection : | Expert IT, ISSN 1958-9913 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-409-05313-9 |
| Format : | 1 volume (292 pages) / illustrations, tableaux, couverture illustrée en couleurs / 22 cm |
| Note générale : | La couverture et la page de titre indiquent : "En téléchargement : le code source des exemples". - Index |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | Informatique - Statistiques |
| Catégories : |
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| Résumé : | L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans notre quotidien. Mais que signifie « intelligence artificielle » ? Cet ouvrage propose de découvrir le cœur de cette technologie à travers le concept de réseaux de neurones ayant donné naissance aux LLM comme ChatGPT. La première partie porte sur les principes de base des réseaux de neurones à savoir le fonctionnement d’un neurone, l'inférence et l'entraînement. Grâce à ces bases, l'usage de toute API dédiée à la création et à l'usage de modèles d'intelligence artificielle sera facilité. La deuxième partie pose les bases indispensables de JavaScript : de la syntaxe fondamentale aux opérations asynchrones. Ce langage universellement disponible dans les navigateurs web s'avère très pratique pour l’usage de l'IA. Vous apprendrez à construire pas à pas votre propre réseau de neurones avec TensorFlow.js, à l’entraîner, puis à l’intégrer dans vos projets. La dernière partie explore l’accès à des LLM locaux à l’aide d’outils tels que LM Studio et Ollama. L’usage de l’API REST avec JavaScript et Node.js est détaillé pour permettre une interaction fluide avec ces modèles. Enfin, l’ouvrage présente également les grands LLM accessibles en ligne, comme ceux d’OpenAI (ChatGPT), de Mistral AI (Le Chat), afin de vous aider à intégrer des outils puissants et économiques dans vos projets personnels ou professionnels. (4e de couverture) |
| Note de contenu : |
Sommaire :
Chapitre 1. Les principes de l'IA Chapitre 2. Première approche Chapitre 3. Module et développement objet Chapitre 4. Interactions web Chapitre 5. TensorFlow Chapitre 6. Utiliser des LLM locaux Chapitre 7. Utiliser des LLM distants |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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| aucun exemplaire | |||||
