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
Prévision de séries temporelles en Python

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Marco Peixeiro

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TensorFlow en Action

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Thushan Ganegedara

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Power BI : modélisation de niveau expert

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Сохейл Бахши

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

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Michael Munn, David Pitman

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Communiquer avec les données : Convaincre avec les données

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Carl Allchin

IA et ML
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Business Intelligence Pilotée par l'IA : Améliorer les Prévisions et la Prise de Décision avec le Machine Learning

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Tobias Zwingmann

IA et ML
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Maîtriser la Reconnaissance de Modèles Financiers : Détecter et Tester en Arrière les Modèles de Chandeliers avec Python

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Sofien Kaabar

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Pratique du Prétraitement des Données en Python : Apprenez à préparer efficacement les données pour une analyse de données réussie

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Roy Jafari

IA et ML
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Fondamentaux de l'Ingénierie des Données : Planifier et Construire des Systèmes de Données Robuste

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Joe Reis, Matt Housley

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Science des données : une première introduction

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Tiffany Timbers, Trevor Campbell, Melissa Lee

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Algorithmes d'Apprentissage Automatique Adaptatifs avec Python : Résoudre les Problèmes d'Analyse de Données et d'Apprentissage Automatique sur les Appareils Edge

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Chanchal Chatterjee

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Python pour l'analyse de données. Traitement des données avec pandas, NumPy et Jupyter

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Уэс Маккинни

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Analyse de données avec Python et PySpark

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Джонатан Риу

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Apprentissage Automatique. Modèles de Conception

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В. Лакшманан, С. Робинсон, М. Мунн.

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Machine Learning Bookcamp: Construisez un portfolio de projets réels

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Alexey Grigorev

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Comprendre le Machine Learning

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Luis G. Serrano

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Data Science pour les Nuls, 3e édition

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Lillian Pierson

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Apprentissage Automatique Basé sur des Tâches de Programmation Mathématique

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П.Ф. Чернавин, Д.Н. Гайнанов, В.Н. Панкращенко, Ф.П. Чернавин, Н.П. Чернавин

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Deep Learning : Une Approche Visuelle

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Andrew Glassner

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Python pour le machine learning : apprentissage classique et profond avec TensorFlow 2 et scikit-learn

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Андреас Мюллер, Сара Гвидо

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Fondamentaux de l'intelligence artificielle : une introduction non technique

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Том Таулли

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Systèmes d'intelligence artificielle

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А. В. Остроух, Н. Е. Суркова

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Systèmes d'intelligence artificielle. Modélisation de réseaux neuronaux dans le système MATLAB. Travaux pratiques de laboratoire.

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П. С. Романов, И. П. Романова

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Traitement de flux de données avec Apache Flink. Fondamentaux du développement d'applications de streaming.

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Фабиан Уэске, Василики Калаври

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Guide détaillé du DAX : Business Intelligence avec Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services et Excel

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Марко Руссо, Альберто Феррари

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Fondamentaux de l'intelligence artificielle avec des exemples en Python. Guide d'auto-apprentissage

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Анатолий Постолит

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Fiabilité des réseaux neuronaux : renforcer la résistance de l'IA à la tromperie

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Кэти Уорр

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Vision par ordinateur avec Python. Premiers pas

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Э. Д. Шакирьянов

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Machine Learning dans Elastic Stack

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Рич Кольер, Камилла Монтонен, Бахаалдин Азарми

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Analyse de données avec Python

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Демидова Л. А.

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Analytique dans Power BI avec R et Python. Chargement, transformation et visualisation des données

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Райан Уэйд

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Analyse de données en science et ingénierie. Apprentissage automatique, systèmes dynamiques et contrôle

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Стивен Л. Брантон, Дж. Натан Куц

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Python et R pour le Data Scientist Moderne : Le Meilleur des Deux Mondes

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Rick J. Scavetta, Boyan Angelov

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Introduction à Python® pour l'Informatique et la Science des Données : Apprendre à Programmer avec l'IA, le Big Data et le Cloud

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Paul Deitel & Harvey Deitel

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NumPy pour les Débutants : Vos Premiers Pas en Science des Données avec Python

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AI Publishing

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Progresser dans l'Analytique : D'Excel à Python et R

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George Mount

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IA conversationnelle avec Rasa : Concevoir, tester et déployer des assistants virtuels et chatbots alimentés par l'IA, de qualité professionnelle

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Xiaoquan Kong, Guan Wang

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SQL pour l'Analyse de Données : Techniques Avancées pour Transformer les Données en Informations

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Cathy Tanimura

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Python pour tous. Traitement des données avec Python 3

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Чарльз Р. Северанс

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Apprentissage automatique et exploration de données pour les tendances émergentes en cyberdynamique : théories et applications

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Haruna Chiroma, Shafi’i M. Abdulhamid, Philippe Fournier-Viger, Nuno M. Garcia (Editors)

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JavaScript pour l'apprentissage profond avec TensorFlow.js

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Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй

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Deep Learning avec PyTorch Étape par Étape : Un Guide pour Débutants

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Daniel Voigt Godoy

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Déployer des Modèles de Machine Learning en Production : Avec Flask, Streamlit, Docker et Kubernetes sur Google Cloud Platform

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Pramod Singh

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Data Science. La science des données à partir de zéro

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Джоэл Грае (Joel Grus)

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Machine Learning avec Python pour les Débutants : Un Guide Étape par Étape avec des Projets Pratiques

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Jamie Chan

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Big Data avec Hadoop et Hive

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Nitin Kumar

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Apache Airflow et les pipelines de traitement de données

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Бас Харенслак, Джулиан де Руйтер

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Deep Learning : développement facile de projets en Python

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Сет Вейдман

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Data Science pour la carrière

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Нолис Жаклин, Робинсон Эмили

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Développement de pipelines d'apprentissage automatique. Automatisation des cycles de vie des modèles avec TensorFlow

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Хапке Х., Нельсон К.

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