IA Explicable pour les Praticiens : Concevoir et Mettre en Œuvre des Solutions d'Apprentissage Automatique Explicable

Modèles de conception d'IA générative : Solutions aux défis courants lors de la création d'agents et d'applications GenAI

Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke

IA explicable avec Python, deuxième édition

Antonio Di Cecco, Leonida Gianfagna

Projets pratiques d'IA en Python : Modèles mathématiques de problèmes d'optimisation avec Google OR-Tools

Serge Kruk

Développer des applications d'IA générative avec des bibliothèques open source : Guide pratique pour la mise en œuvre de grands modèles de langage

Srikannan Balakrishnan

Développement d'Applications avec des Agents IA : Conception et Implémentation de Systèmes Multiagents

Michael Albada

IA et ML pour les codeurs en PyTorch : Un guide du codeur pour l'IA générative et l'apprentissage automatique

Laurence Moroney

Machine Learning Q and AI : 30 questions essentielles et réponses sur le Machine Learning et l'IA

Sebastian Raschka

Apprendre la programmation Python assistée par l'IA avec GitHub Copilot et ChatGPT

Leo Porter, Daniel Zingaro

Le Programmeur Pragmatique pour le Machine Learning : Ingénierie des Solutions d'Analytique et de Data Science

Marco Scutari, Mauro Malvestio

Mueller J. P., Massaron L. - L'Apprentissage Automatique Pour les Nuls, 2e Édition - 2021