Livres / IA et ML

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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Guide d'entretien en Machine Learning : Questions et réponses axées sur l'emploi pour les data scientists et les ingénieurs

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Rehan Guha

IA et ML
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La révolution de l'IA agentive : Tirer parti de Microsoft AI et des agents autonomes pour transformer le travail et les affaires

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Will Hawkins, Nancie Calder

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Claude Code Mastery: Construire, automatiser et mettre à l'échelle des systèmes prêts pour la production avec Claude AI

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Eslam Wahba

IA et ML
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Conception d'applications de grands modèles de langage

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Suhas Pai

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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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LLMOps: Gestion des grands modèles de langage en production

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Abi Aryan

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Le guide pratique des grands modèles de langage : applications pratiques de l'IA avec Hugging Face Transformers

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Ivan Gridin

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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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Maîtriser LangChain : Un guide complet pour construire des applications d'IA générative

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Sanath Raj B Narayan, Nitin Agarwal

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Apprendre LangChain : Construire des applications IA et LLM avec LangChain et LangGraph

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Mayo Oshin, Nuno Campos

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GitHub Copilot et les outils de codage IA en pratique : Accélérez l'adoption de l'IA des développeurs individuels aux entreprises

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Nick Wienholt

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Fondamentaux de l'analyse de données en R

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Nikita Tkachenko

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Banque Intelligente : Programmation Python pour la Banque et la Finance

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Victor J. Valcarcel

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Python Essentials for Biomedical Data Analysis: Un manuel d'introduction

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Julhash U. Kazi

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Analyse multivariée et techniques d'apprentissage automatique : analyse des caractéristiques en science des données avec Python

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Srikrishnan Sundararajan

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Python pour Business Analytics : Libérer les données pour la prise de décision stratégique

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Mahadi Hasan Miraz, Narishah Mohamed Salleh, Hwang Ha Jin

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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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GPT pour le codage en Python en science des matériaux computationnelle et mécanique : de l'ingénierie des prompts aux solutions dans des exemples détaillés

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Bernhard Eidel

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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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Autobiographie d'un réseau de neurones

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Réseau neuronal (comp. M.R. Broslav, O.A. Yablokov)

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Maîtriser la vision par ordinateur avec PyTorch 2.0 : Découvrez, concevez et construisez des solutions de pointe haute performance en vision par ordinateur avec PyTorch 2.0 et les techniques d'apprentissage profond

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M. Arshad Siddiqui

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Programmation assistée par IA : Le guide pratique pour le développement logiciel

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Michael Kofler, Bernd Öggl, Sebastian Springer

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Construction d'agents d'IA générative en utilisant LangGraph, AutoGen et CrewAI

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Tom Taulli, Gaurav Deshmukh

IA et ML
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Développement de logiciels financiers avec l'IA générative (à partir de zéro)

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Christopher Kardell, Mark Brouwer

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Artisanat Logiciel Utilisant l'IA : Guide pratique pour utiliser les LLM dans l'écriture, la révision et le test de code

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Almantas Karpavičius

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Recherche alimentée par l'IA

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Trey Grainger, Doug Turnbull, Max Irwin

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Large Language Models Ops pour la Finance : Un Guide Pratique sur l'Infrastructure, la Mise en Œuvre et l'Innovation

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Brindha Priyadarshini Jeyaraman

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Construction de solutions d'intégration de données : Unifier les données pour une prise de décision améliorée

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Jay Borthen

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GraphRAG Essentiel : RAG Amélioré par les Graphes de Connaissances

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Tomaž Bratanič, Oskar Hane

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Apprentissage profond des systèmes de vision par ordinateur

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M. V. Ronkin, A. Y. Dolganov

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Construire des agents IA avec LLM, RAG et graphes de connaissances

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Salvatore Raieli, Gabriele Iuculano

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Python Polars : guide complet. Transformation, analyse et visualisation de données avec des dataframes rapides et efficaces

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Jeroen Janssens, Thijs Nieuwdorp

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Construire un LLM à partir de zéro

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Sébastien Raschka

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Application des réseaux neuronaux pour le traitement de contenu multimédia (100 exemples en Python)

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S.A. Molodiakov

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Développement avec l'IA : comment utiliser efficacement ChatGPT et Copilot

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Nathan B. Crocker

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Développement d'applications basé sur GPT-4 et ChatGPT. 2e édition

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Olivier Kaelen, Marie-Alice Blété

IA et ML
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Systèmes RAG : de la théorie à la pratique. Guide pratique pour créer des systèmes intelligents de recherche et de génération de contenu à l'ère du développement rapide des technologies d'IA.

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R. V. Douchkine

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Analyse causale en science des données

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Alex Ruiz de Villa Robert

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IA générative avec apprentissage de grands modèles de langage (LLM) pour juniors

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Chamim Bhuyan, Timur Isachenko

IA et ML
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Apprentissage profond : principes et concepts

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Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

IA et ML
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Prompt Engineering pour LLM. L'art de construire des applications basées sur les grands modèles de langage.

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John Berryman, Albert Ziegler

IA et ML
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Suivi d'Objets Visuels : Une Perspective d'Évaluation

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Xin Zhao, Shiyu Hu, Xu-Cheng Yin

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Python GPT Cookbook : 75+ recettes pratiques pour créer des solutions de TAL pour le monde réel

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Dr. Neil Williams

IA et ML
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NoOps : Comment les agents IA réinventent le DevOps et le logiciel

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Roman Vorel

IA et ML
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Visualiser l'IA générative : Comment l'IA peint, écrit et assiste

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Priyanka Vergadia, Valliappa Lakshmanan

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Construire des LLMs avec PyTorch : Un guide étape par étape pour créer des modèles d'IA avancés avec PyTorch

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Anand Trivedi

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Contrats de Données : Développement de Pipelines de Production à Grande Échelle

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Chad Sanderson, Mark Freeman, B.E. Schmidt

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Data Science 3D avec Python : Création d'Environnements Numériques Précis avec des Flux de Travail de Nuages de Points 3D

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Florent Poux

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Cartographie SIG : Guide pour une conception cartographique efficace, Quatrième édition

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Gretchen N. Peterson

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IA Générative pour le Développement Logiciel : Construire des Logiciels Plus Rapidement et Plus Efficacement

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Sergio Pereira

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