Livres / IA et ML

IA et ML

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Tout Science des données 292Apprentissage automatique 168LLM 126Réseaux neuronaux 96Vision par ordinateur 41ChatGPT 39TensorFlow 30PyTorch 22TAL (Traitement Automatique du Langage) 20MLOps 18Pandas 9Agents IA 1
Tout 2026 672025 1162024 1732023 1292022 552021 452020 672019 372018 312017 162016 212015 262014 72013 52012 32011 42010 12009 32008 22007 22000 11994 1
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Apprentissage par Renforcement Profond avec Python : RLHF pour Chatbots et Grands Modèles de Langage, Deuxième Édition

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Nimish Sanghi

IA et ML
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SQL pour l'analyse de données. Méthodes avancées de transformation des données pour l'analytique

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Katie Tanimura

IA et ML
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Microsoft Copilot pour Power Apps : Transformer le développement d'applications avec l'assistance de l'IA

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Rezwanur Rahman

IA et ML
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Python pour les tâches complexes : science des données. 2e éd. intern.

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Jake Vander Plas

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

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Leo Porter, Daniel Zingaro

IA et ML
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Ingénierie des Prompts pour l'IA Générative : Des Entrées Résistantes au Futur pour des Sorties d'IA Fiables à Grande Échelle

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James Phoenix, Mike Taylor

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Maîtriser Spring AI : Le Guide du Développeur Java pour les Modèles de Langage à Grande Échelle et l'IA Générative

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Banu Parasuraman

IA et ML
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Développement d'Applications Python Intensives en IA : Créez des applications intelligentes avec des LLM et des bases de données vectorielles

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Rachelle Palmer, Ben Perlmutter, Ashwin Gangadhar, Nicholas Larew, Sigfrido Narváez, Thomas Rueckstiess, Henry Weller, Richmond Alake, Shubham Ranjan

IA et ML
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GPT-4 pour les développeurs

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Oswald Campesato

IA et ML
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Programmation Assistée par l'IA pour le Web et le Machine Learning : Améliorez votre flux de développement avec ChatGPT et GitHub Copilot

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Christoffer Noring, Anjali Jain, Marina Fernandez, Ayşe Mutlu, Ajit Jaokar

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D3.js en action. Troisième édition

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Elijah Meeks, Anne-Marie Dufour

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Apprentissage Actif avec Python : Affinez et améliorez la qualité des données plutôt que la quantité grâce à l'apprentissage actif

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Margaux Masson-Forsythe

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Projets de Modèles de Langage à Grande Échelle : Appliquer et Mettre en Œuvre des Stratégies pour les Modèles de Langage à Grande Échelle

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Pere Martra

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Modèles d'Apprentissage Automatique Distribué

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Yuan Tang

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Deep Learning à l'Échelle : À l'Intersection du Matériel, des Logiciels et des Données

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Suneeta Mall

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Algorithmes d'apprentissage automatique utilisant les environnements Scikit et TensorFlow

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Puvvadi Baby Maruthi, Smrity Prasad, Amit Kumar Tyagi

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MLOps avec Ray : Bonnes pratiques et stratégies pour l'adoption des opérations de Machine Learning

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Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang

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Data Storytelling avec Altair et IA

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Angelica Lo Duca

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Python Machine Learning par l'exemple. Quatrième édition

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Yuxi (Hayden) Liu

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Machine Learning, Animé

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Mark Liu

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Apprenez l'IA générative avec PyTorch

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Mark Liu

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Pandas Workout : 200 exercices pour devenir un analyste de données plus performant

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Reuven M. Lerner

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Data Science Appliquée avec PySpark : Apprenez le Cycle Complet de Construction de Modèles Prédictifs, Deuxième Édition

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Ramcharan Kakarla, Sundar Krishnan, Balaji Dhamodharan, Venkata Gunnu

IA et ML
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Deep Learning pour la Finance : Création de modèles de Machine et Deep Learning pour le trading en Python

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Sofien Kaabar

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IA d'entreprise dans le Cloud : Guide pratique pour déployer des solutions de Machine Learning et ChatGPT™ de bout en bout

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Rabi Jay

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Essentiels de la Science des Données Géospatiales : 101 Astuces et Conseils Pratiques en Python

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Milan Janosov

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Manuel de l'Ingénieur LLM : Maîtrisez l'art de l'ingénierie des grands modèles de langage, du concept à la production

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Paul Iusztin, Maxime Labonne

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Assistant IA générative pour développeurs : Accélérez le développement logiciel avec Amazon Q Developer

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Behram Irani, Rahul Sonawane

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Analyse et Visualisation de Données Tout-en-Un Pour les Nuls

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Jack Hyman, Luca Massaron, Paul McFedries, John Paul Mueller, Lillian Pierson, Jonathan Reichental, PhD, Joseph Schmuller, Alan Simon, Allen G. Taylor

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Réseaux de neurones avec TensorFlow et Keras : Entraînement, modèles génératifs et apprentissage par renforcement

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Philip Hua

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Apprentissage par Renforcement pour la Finance : Une Introduction Basée sur Python

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Yves Hilpisch

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Fondamentaux de Python pour l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning

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Pramod Gupta, Anupam Bagchi

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Databricks Data Intelligence Platform : Libérer la Révolution GenAI

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Nikhil Gupta, Jason Yip

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Introduction à Python et aux grands modèles de langage : un guide des modèles de langage

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Dilyan Grigorov

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Données synthétiques et IA générative

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Vincent Granville

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Intelligence Artificielle pour la Robotique : Construisez des robots intelligents avec ROS 2, Python, OpenCV et des techniques d'IA/ML pour des tâches du monde réel

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Francis X. Govers III

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Google Gemini pour Python : Coder avec Bard

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Oswald Campesato

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Débuter avec ChatGPT pour Python : Créer des applications intelligentes avec les API OpenAI

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Lydia Evelyn, Bruce Hopkins

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Intelligence en périphérie : Informatique en périphérie activée par l'apprentissage profond

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Shajulin Benedict

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CodeMosaic : Apprenez le développement piloté par l'IA et les meilleures pratiques modernes pour l'entreprise

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Arpit Dwivedi

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Développer des logiciels avec ChatGPT et Copilot

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Nathan B. Crocker

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Deep Learning pour les séries temporelles : Utilisez des recettes PyTorch et Python pour la prévision, la classification et la détection d'anomalies

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Vitor Cerqueira, Luís Roque

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Python 3 et apprentissage automatique avec ChatGPT / GPT-4

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Oswald Campesato

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Visualisation de données avec Python 3 en utilisant ChatGPT / GPT-4

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Oswald Campesato

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Python 3 et Ingénierie des Caractéristiques

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Oswald Campesato

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Java Basics Using ChatGPT / GPT-4

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Visualisation Moderne des Données avec R

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Robert Kabacoff

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

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Jerry Bonnell, Mitsunori Ogihara

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Modèles d'Intégration d'Applications d'IA Générative

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Juan Pablo Bustos, Luis Lopez Soria

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

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Tomaž Bratanič

IA et ML
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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