Livres / IA et ML

IA et ML

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Tout Science des données 209Apprentissage automatique 133Réseaux neuronaux 87LLM 85ChatGPT 31TensorFlow 27Vision par ordinateur 24PyTorch 19MLOps 17TAL (Traitement Automatique du Langage) 12Pandas 9Agents IA 1
EN
Visualisation Moderne des Données avec R

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A

Robert Kabacoff

IA et ML
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Exploration de la Science des Données avec R et le Tidyverse : Une Introduction Concis

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A

Jerry Bonnell, Mitsunori Ogihara

IA et ML
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Modèles d'Intégration d'Applications d'IA Générative

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A

Juan Pablo Bustos, Luis Lopez Soria

IA et ML
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Algorithmes de Graphes pour la Science des Données : Avec des Exemples dans Neo4j

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A

Tomaž Bratanič

IA et ML
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Vision par Ordinateur : Détection d'Objets dans la Vision Adversariale

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A

Mrinal Kanti Bhowmik

IA et ML
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Deep Learning Pratique : Un Guide du Deep Learning avec Projets et Applications

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A

Harsh Bhasin

IA et ML
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Manuel d'Apprentissage Évolutionnaire

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A

Wolfgang Banzhaf, Penousal Machado, Mengjie Zhang (Editors)

IA et ML
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L'IA générative en action

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A

Amit Bahree

IA et ML
EN
Pandas Cookbook. Troisième édition. Recettes pratiques pour le calcul scientifique, les séries temporelles et l'analyse exploratoire des données avec Python.

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A

William Ayd, Matthew Harrison

IA et ML
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GoLang pour le Machine Learning

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Evan Atkins

IA et ML
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Maîtriser les grands modèles de langage avec Python : Libérez la puissance du traitement avancé du langage naturel pour l'innovation et l'efficacité en entreprise grâce aux grands modèles de langage (LLM) avec Python

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A

Raj Arun R

IA et ML
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Archer B. - Maîtriser ChatGPT - 2024

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Archer B.

IA et ML
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Recettes d'apprentissage automatique MATLAB : une approche problème-solution

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A

Michael Paluszek, Stephanie Thomas

IA et ML
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Développement d'applications alimentées par LLM : Créez des applications et agents intelligents avec des modèles de langage de grande taille

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A

Valentina Alto

IA et ML
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Large Language Models en Pratique : Compréhension et Génération du Langage

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A

Jay Alammar, Maarten Grootendorst

IA et ML
EN
IA évolutive et modèles de conception

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Abhishek Mishra

IA et ML
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Intelligence Artificielle Générative : Explorer la puissance et le potentiel de l'IA générative

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A

Shivam R Solanki, Drupad K Khublani

IA et ML
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Développement d'Applications avec des Modèles de Langage à Grande Échelle : Techniques, Mise en Œuvre et Applications

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A

Bhawna Singh

IA et ML
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Apprentissage automatique avec Python pour la surveillance de l'état des processus et des équipements, et la maintenance prédictive : des données à la compréhension des processus

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A

Анкур Кумар, Хесус Флорес-Серрильо

IA et ML
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Introduction à l'apprentissage statistique avec des exemples en Python

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A

Гарет Джеймс, Даниела Уиттен, Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джонатан Тейлор

IA et ML
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Génie logiciel pour les data scientists : des notebooks aux systèmes évolutifs

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A

Кэтрин Нельсон

IA et ML
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Traitement minimaliste des données avec Python

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A

Марек Гаголевский

IA et ML
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Fondamentaux de la Data Science avec R, Python et données ouvertes

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Марко Кремонини

IA et ML
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Instrumentation de stockage et d'analyse des données : Guide complet de modélisation dimensionnelle

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Ральф Кимбалл, Марджи Росс

IA et ML
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Apprentissage actif en Python

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Марго Массон-Форсайт

IA et ML
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Intelligence artificielle dans les jeux stratégiques. Partie I : Échecs informatiques

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A

Илья Шпигорь

IA et ML
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Modélisation prescriptive pratique

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Уолтер Р. Пачковски

IA et ML
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Analyse du football avec Python et R : Apprendre la science des données à travers le sport

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Eric A. Eager & Richard A. Erickson

IA et ML
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Python pour le calcul scientifique et l'intelligence artificielle

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A

Stephen Lynch

IA et ML
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Python pour l'analyse de données. Traitement des données, création de modèles statistiques et apprentissage automatique.

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B

Уэс Маккинни

IA et ML
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Traitement pratique des données : Python et Pandas pour les professionnels

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A

Игорь Свинаренко

IA et ML
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Plonger dans l'apprentissage par renforcement profond

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Мигель Моралес

IA et ML
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Réseaux de neurones. Traitement des données audio

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Джейд Картер

IA et ML
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Analyse et visualisation des données dans Yandex DataLens. Guide détaillé : du débutant à l'expert

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A

Гинько А. Ю.

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Data Wrangling sur AWS : Nettoyer et organiser des données complexes pour l'analyse

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A

Navnit Shukla, Sankar M, Sam Palani

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

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A

Marco Scutari, Mauro Malvestio

IA et ML
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Machine Learning en Production : Maîtrisez l'art de fournir des solutions de Machine Learning robustes avec le MLOps

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A

Suhas Pote

IA et ML
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Méthodes Numériques avec Kotlin : Pour la Science des Données, l'Analyse et l'Ingénierie

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A

Haksun Li, PhD

IA et ML
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Modèles de Conception en Ingénierie des Données : Recettes pour Résoudre les Problèmes les Plus Courants

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A

Bartosz Konieczny

IA et ML
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Apprentissage profond 3D avec Python. Développez des modèles de vision par ordinateur avec des données 3D en utilisant PyTorch3D et d'autres outils

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A

Ксудонг Ма, Вишах Хегде, Лилит Йольан

IA et ML
RU
Création d'applications de machine learning : de l'idée au produit

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A

Эммануэль Амейзен

IA et ML
RU
S.N. Yaryshev, V.A. Ryzhova, M.A. Volynsky. Systèmes de vision technique dans les tâches de détection, de mesure et de contrôle

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A

С.Н. Ярышев, В.А. Рыжова, М.А. Волынский

IA et ML
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Prétraitement des données en Python. Volume 2 : Plan, exemples et métriques de qualité

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A

А. В. Груздев

IA et ML
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Prétraitement des données en Python. Volume 1. Outils et validation

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A

А. В. Груздев

IA et ML
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Fondamentaux de Python pour la Data Science

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Кеннеди Берман

IA et ML
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Réseaux neuronaux. Traitement du langage naturel

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Джейд Картер

IA et ML
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Vision par ordinateur. Fondements et algorithmes avec des exemples en Matlab

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A

Питер Корк

IA et ML
RU
Immersion dans l'analyse des données

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A

Джордж Маунт

IA et ML
RU
Algorithmes mathématiques pour programmeurs. Graphisme 3D, apprentissage automatique et simulation avec Python

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A

Пол Орланд

IA et ML
RU
Visualisation des données : cours complet pour les débutants

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A

Тамара Манцнер

IA et ML
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Score de qualité PDF :

A Excellent — texte copiable, table des matières, métadonnées B Bon — texte présent, certaines données manquantes C Moyen — texte partiellement extractible D Médiocre — probablement un scan F Scan sans OCR — texte non extractible