Livres — deep learning

EN
Deep Learning : Fondements et Concepts

Deep Learning : Fondements et Concepts

A

Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

IA et ML
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Machine Learning Bookcamp: Construisez un portfolio de projets réels

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A

Alexey Grigorev

IA et ML
EN
Construire de grands modèles de langage à partir de zéro : concevoir, entraîner et déployer des LLM avec PyTorch

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A

Dilyan Grigorov

IA et ML
EN
Apprentissage profond pour les sciences de la vie : avec des notebooks Python pour des exemples et des exercices

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A

Filippo Biscarini, Nelson Nazzicari

IA et ML
EN
Analyse d'images, classification et détection de changements en télédétection : avec des algorithmes pour Python, cinquième édition

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A

Morton John Canty

Algorithmes et théorie
EN
Réseaux de neurones pratiques en Python et MATLAB

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A

Chunwei Zhang, Tianpeng Li, Ying Dai, Li Sun, Ardashir Mohammadzadeh

IA et ML
RU
Apprentissage automatique : un guide complet

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B

Неизвестен

IA et ML
RU
Autobiographie d'un réseau de neurones

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C

Нейросеть (сост. М.Р. Брослав, О.А. Яблоков)

IA et ML
EN
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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A

M. Arshad Siddiqui

IA et ML
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Programmer avec l'IA pour les Nuls

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A

Chris Minnick

IA et ML
RU
Deep Learning avec Python. Bibliothèques Keras et TensorFlow

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A

Франсуа Шолле

IA et ML
RU
Anirad, K. et al. - Intelligence artificielle et vision par ordinateur. Projets réels avec Python, Keras et TensorFlow (Bestsellers O’Reilly) - 2023

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A
IA et ML
RU
Cronin I. - Construction et entraînement de modèles d'IA générative - 2026

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A
IA et ML
RU
Intelligence artificielle : une approche moderne. Quatrième édition. Volume 3. Apprentissage, perception et action

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A

Стюарт Рассел, Питер Норвиг

Algorithmes et théorie
RU
Apprentissage profond des systèmes de vision par ordinateur

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A

М. В. Ронкин, А. Ю. Долганов

IA et ML
RU
Deep Learning sans Mathématiques. Volume 1. Fondamentaux

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A

Эндрю Гласснер

IA et ML
RU
Deep Learning sans mathématiques. Volume 2. Pratique

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A

Эндрю Гласснер

IA et ML
RU
Apprentissage profond du point de vue pratique

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A

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

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

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A

Sebastian Raschka

IA et ML
RU
Mathématiques et architecture de l'apprentissage profond

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A

Кришнанду Чаудхури, Ананья Хоннедевастхана Ашок, Суджай Наруманчи, Девашиш Шанкар

Algorithmes et théorie
RU
Deep Learning avec Python. Deuxième édition

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B

Франсуа Шолле

IA et ML
RU
PyTorch. Illuminant l'apprentissage profond.

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A

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

IA et ML
RU
Apprentissage automatique avec PyTorch et Scikit-Learn

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A

Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

IA et ML
RU
Construire un LLM à partir de zéro

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A

Себастьян Рашка

IA et ML
RU
Apprentissage profond en biologie et médecine

Apprentissage profond en biologie et médecine

A

Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

IA et ML
RU
Machine Learning et Intelligence Artificielle Appliqués pour les Ingénieurs

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A

Джефф Просиз

IA et ML
RU
Plonger dans l'apprentissage par renforcement profond

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A

Мигель Моралес

IA et ML
RU
Systèmes de recommandation basés sur les grands modèles de langage. Cycle complet de création : du pré-entraînement au déploiement d'agents intelligents.

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A

Лю Лу, Чжан Юйцзюнь

IA et ML
RU
Traitement du langage naturel en action. 2e édition

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A

Хобсон Лейн, Мария Дышель

IA et ML
RU
Réseaux neuronaux graphiques en Python

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A

Максим Лабонн, Артем Груздев

IA et ML
RU
Deep Learning pour les Nuls

Deep Learning pour les Nuls

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

IA et ML
RU
Apprentissage profond : principes et concepts

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A

Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

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

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A

Xin Zhao, Shiyu Hu, Xu-Cheng Yin

IA et ML
EN
Deep Learning Crash Course : Une introduction pratique et basée sur des projets à l'intelligence artificielle

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A

Giovanni Volpe, Benjamin Midtvedt, Jesús Pineda, Henrik Klein Moberg, Harshith Bachimanchi, Joana B. Pereira, Carlo Manzo

IA et ML
EN
Introduction aux Applications Commerciales du Deep Learning pour Développeurs : Des Bots Conversationnels dans le Service Client au Traitement d'Images Médicales

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A

Armando Vieira, Bernardete Ribeiro

IA et ML
EN
Théorie et Applications du Machine Learning : Cas pratiques avec Python sur des machines classiques et quantiques

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A

Xavier Vasques

IA et ML
EN
Traitement du Langage Naturel Pratique : Un Guide Complet pour Construire des Systèmes NLP en Situation Réelle

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A

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

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

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A

Anand Trivedi

IA et ML
EN
Apprendre TensorFlow 2.0 : Implémenter des modèles de Machine Learning et de Deep Learning avec Python

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A

Pramod Singh, Avinash Manure

IA et ML
EN
Vision par ordinateur moderne avec PyTorch. Deuxième édition : Un parcours pratique des fondamentaux de l'apprentissage profond aux applications avancées et à l'IA générative.

Vision par ordinateur moderne avec PyTorch. Deuxième édition : Un parcours pratique des fondamentaux de l'apprentissage profond aux applications avancées et à l'IA générative.

A

V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy

IA et ML
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TensorFlow pour le Deep Learning : De la Régression Linéaire à l'Apprentissage par Renforcement

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A

Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

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

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A

Florent Poux

IA et ML
EN
Apprentissage par Renforcement avec Open AI, TensorFlow et Keras en utilisant Python

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B

Abhishek Nandy, Manisha Biswas

IA et ML
EN
Traitement du Langage Naturel : Un Manuel avec Implémentation en Python

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A

Raymond S. T. Lee

IA et ML
EN
Machine Learning Pratique avec C++ : Construire, entraîner et déployer des pipelines de machine learning et de deep learning de bout en bout

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A

Kirill Kolodiazhnyi

IA et ML
EN
Transformers : Le Guide Définitif. Applications au-delà du NLP

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A

Nicole Koenigstein

IA et ML
EN
Transformers en Action

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A

Nicole Koenigstein

IA et ML
EN
Vision par ordinateur et technologies IoT intégrées à l'IA dans l'écosystème médical

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A

Alex Khang, Vugar Abdullayev, Olena Hrybiuk, Arvind K. Shukla

IA et ML
EN
Maîtriser l'Analyse de Texte : Un Guide Pratique du NLP avec Python

Maîtriser l'Analyse de Texte : Un Guide Pratique du NLP avec Python

A

Shailendra Kadre, Shailesh Kadre, Subhendu Dey

IA et ML
EN
Prévision de séries temporelles modernes avec Python. Deuxième édition

Prévision de séries temporelles modernes avec Python. Deuxième édition

A

Manu Joseph, Jeffrey Tackes

IA et ML
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