Panne sur les abonnements Programmez!

Les informations relatives aux abonnements et les accès aux archives PDF liés aux abonnements papier ne fonctionnent plus depuis plusieurs jours dans les comptes utilisateur sur notre site. Comme vous l'avez constaté, ou lu dans les medias, de nombreux éditeurs de presse connaissent une situation similaire. Cette situation est due à une panne informatique de grande ampleur chez le Groupe GLI, la société qui gère nos abonnements papier. Cette panne générale a fait tomber les bases de données et les API Web, empêchant toute connexion entre le site de Programmez! et la base des abonnés située chez notre prestataire. Cette situation dure depuis dimanche soir. Programmez! n'est pas le seul magazine concerné par cette défaillance. Nous essayons d'avoir des informations plus précises de la part du groupe GLI. Nous vous tiendrons informés de l'évolution de la situation.

Tout fonctionne normalement en ce qui concerne les abonnements PDF et les accès aux archives PDF liés, ceux-ci étant gérés par notre site seul.

En dépit de ce problème, toutes les commandes de nouveaux abonnements ou de réabonnements passées sur notre site seront traitées et honorées normalement.

Programmez! a toutefois su reconstituer sa base abonnés quasi intégralement. Programmez! 198 sera expédié normalement à la fin de ce moi de juin. Un envoi supplémentaire pour les abonnés non livrés sera fait dès que GLI aura restauré son système.

Google : une formation gratuite au Deep Learning

Par:
fredericmazue

lun, 25/01/2016 - 14:16

Fin 2015, Google publiait en open source TensorFlow, son outil de machine learning 2ème génération. Un outil doté de capacités de Deep Learning également.

Selon Google, cette publication est un succès. Les sources de TensorFlow ont été téléchargés plus de 4000 fois en quelques semaines

C'est dans ce contexte que Google lance une formation gratuite au Deep Learning. Cette formation est développée en collaboration avec Udacity.

La formation, qui s'appuie sur TensorFlow, consiste en 4 cours en vidéo. allant des bases du machine learning, à la reconnaissance d'images et aux réseaux de neurones récurrents.

Cette formation, si elle est ouverte à tous, demande quand même un bagage minimum. Pour le moins savoir manipuler les dépôts GitHub et avoir une bonne maîtrise en Python. Des connaissances en mathématiques sont requises également : différentielles, intégrales, dérivées partielles, etc.

Les pré-requis sont détaillés sur la page d'inscription.