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IA et ML

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Tout Science des données 253Apprentissage automatique 151LLM 107Réseaux neuronaux 91ChatGPT 37TensorFlow 29Vision par ordinateur 26PyTorch 21MLOps 18TAL (Traitement Automatique du Langage) 12Pandas 9Agents IA 1
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Débuter avec Visual Studio 2026 : Maîtrisez la nouvelle ère de Visual Studio, de l'IA et de la productivité

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Gerald Versluis

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Pipelines de données avec Apache Airflow: Orchestration pour les données et l'IA, deuxième édition

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Julian de Ruiter, Ismael Cabral, Kris Geusebroek, Daniel van der Ende, Bas Harenslak

IA et ML
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Machine Learning. Conception de systèmes de l'idée à la mise en œuvre

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Valéry Babouchkine, Arsène Kravchenko

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Prévision de séries temporelles avec des modèles de fondation

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Marco Peixeiro

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Machine Learning Appliqué : Utiliser le Machine Learning pour Résoudre des Problèmes Métier

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Jason Hodson

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Programmation avec intelligence artificielle pour le développement web et l'apprentissage automatique : Utiliser l'IA pour des pratiques de codage intelligentes et des environnements de développement

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Dr. Muralidhar Kurni, Ramesh Krishnamaneni, Dr. Srinivasa K.G.

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Systèmes de production de Machine Learning : Ingénierie des modèles et pipelines de Machine Learning

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Robert Crowe, Hannes Hapke, Emily Caveness, Di Zhu

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Informatique à partir de zéro : construction d'interpréteurs, d'émulateurs et de ML en Python

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David Kopec

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Imagerie et visualisation hybrides : utilisation de l'apprentissage automatique avec Mathematica - Python

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Joseph Awange, Béla Paláncz, Lajos Völgyesi

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Introduction à l'apprentissage automatique avec la sécurité : théorie et pratique utilisant Python dans le cloud

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Pramod Gupta, Naresh Kumar Sehgal, John M. Acken

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L'Intelligence Artificielle Pour les Nuls, 3ᵉ Édition

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John Paul Mueller, Luca Massaron, Stephanie Diamond

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IA explicable avec Python, deuxième édition

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Antonio Di Cecco, Leonida Gianfagna

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Informatique depuis Zéro : Construire des Interpréteurs, de l'Art, des Émulateurs et du ML en Python

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David Kopec

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Apprentissage automatique avec peu de codage

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Gwendoline Stripling, Michael Abel

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Apprentissage automatique. Des bases aux modèles avancés

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Simon Prince

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Apprentissage automatique : les bases

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Sergei Nikolenko

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Recherche basée sur l'intelligence artificielle

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Trey Granger, Doug Turnbull, Max Irwin

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Les données dans la lutte contre l'attrition client. Analyse, jeu de données, métriques et segmentation.

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Karl Gold

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Prévision avancée avec Python : Maîtriser les techniques modernes de prévision avec le Machine Learning et les outils Cloud, Deuxième Édition

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Joos Korstanje

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Programmation avec intelligence artificielle : Planification, codage, test et déploiement améliorés

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Tom Taulli

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Données sans étiquettes : apprentissage automatique non supervisé pratique

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Vaibhav Verdhan

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AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

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William Hawkins

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Infrastructure d'apprentissage automatique et meilleures pratiques pour les ingénieurs logiciels

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Miroslaw Staron

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Apprentissage automatique probabiliste. Sujets avancés : Prédiction, Génération, Détection, Action

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Kevin P. Murphy

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Programmer avec l'IA pour les Nuls

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Chris Minnick

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

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Sebastian Raschka

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Machine Learning et Intelligence Artificielle Appliqués pour les Ingénieurs

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Jeff Pross

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Prévision de séries temporelles modernes avec Python. Deuxième édition

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Manu Joseph, Jeffrey Tackes

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Genetic Algorithms avec Python : Appliquez les algorithmes génétiques pour résoudre des problèmes concrets d'IA et d'apprentissage automatique

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Eyal Wirsansky

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Le Petit Apprenant : l'apprentissage automatique merveilleux

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Machine Learning pour les débutants absolus. Un cours d'introduction expliqué en termes simples.

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Oliver Théobald

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Programmation en Python pour l'apprentissage automatique

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D. N. Ivanov

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Programmation Python pour le machine learning : des bases à la création d'applications intelligentes

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Igor Semenenko

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Fondements de l'intelligence artificielle avec des exemples en Python. Guide d'auto-apprentissage. 2e édition.

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Anatoly Postolit

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Intelligence artificielle. Apprentissage automatique

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Jade Carter

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Mathématiques algorithmiques en apprentissage automatique

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Bastian Bohn, Jochen Garcke, Michael Griebel

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Comprendre le machine learning

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Serrano Luis

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Apprentissage par Renforcement : Théorie et Implémentation Python

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Zhiqing Xiao

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Apprentissage des automates et leurs applications aux systèmes intelligents

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JunQi Zhang, MengChu Zhou

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Python Data Cleaning Cookbook. Deuxième édition. Préparez vos données pour l'analyse avec pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn et OpenAI

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Michael Walker

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Bienvenue dans l'IA : Un guide humain de l'intelligence artificielle

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David L. Shrier

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Ultimate Machine Learning avec Scikit-Learn : Libérez la puissance de Scikit-Learn et Python pour créer des applications de modélisation prédictive de pointe et débloquez des perspectives plus approfondies sur le Machine Learning

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Parag Saxena

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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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Modèles d'Apprentissage Automatique Distribué

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Yuan Tang

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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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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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Manuel d'Apprentissage Évolutionnaire

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Wolfgang Banzhaf, Penousal Machado, Mengjie Zhang (Editors)

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GoLang pour le Machine Learning

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Evan Atkins

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