Livres — deep learning

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

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

A

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

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

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

A

Anand Trivedi

IA et ML
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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
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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
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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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A

Florent Poux

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

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A

Nicole Koenigstein

IA et ML
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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

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A

Shailendra Kadre, Shailesh Kadre, Subhendu Dey

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

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A

Manu Joseph, Jeffrey Tackes

IA et ML
EN
Deep Learning avec PyTorch, Deuxième Édition : Formation et Application des Modèles de Deep Learning et d'IA Générative

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A

Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

IA et ML
EN
Deep Learning avec Keras : Implémenter des réseaux neuronaux avec Keras sur Theano et TensorFlow

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A

Antonio Gulli, Sujit Pal

IA et ML
EN
PyTorch : Le Guide Pratique

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A

Bert Gollnick

IA et ML
EN
Deep Learning : Une Approche Visuelle

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A

Andrew Glassner

IA et ML
EN
Machine Learning Pratique avec Scikit-Learn, Keras & TensorFlow : Concepts, Outils et Techniques pour Construire des Systèmes Intelligents

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A

Aurélien Géron

IA et ML
EN
IA explicable avec Python, deuxième édition

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A

Antonio Di Cecco, Leonida Gianfagna

IA et ML
EN
Traitement du Langage Naturel Appliqué avec PyTorch 2.0 : Maîtrisez les Techniques Avancées de NLP, Transformez les Données Textuelles en Insights et Construisez des Modèles d'IA Évolutifs avec PyTorch 2.0

Traitement du Langage Naturel Appliqué avec PyTorch 2.0 : Maîtrisez les Techniques Avancées de NLP, Transformez les Données Textuelles en Insights et Construisez des Modèles d'IA Évolutifs avec PyTorch 2.0

A

Dr. Deepti Chopra

IA et ML
EN
Mathématiques et Architectures du Deep Learning

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A

Krishnendu Chaudhury, Ananya H. Ashok, Sujay Narumanchi, Devashish Shankar

IA et ML
RU
Apprentissage profond avec Python. Keras, TensorFlow, PyTorch

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B

Антонио Гулли, Амит Капур

IA et ML
EN
Machine Learning Pratique avec Scikit-Learn et PyTorch : Concepts, Outils et Techniques pour Construire des Systèmes Intelligents

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A

Aurélien Géron

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

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A

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

IA et ML
EN
Construction et formation de modèles d'IA générative : Un guide pratique pour le développement et la mise à l'échelle de l'IA générative

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A

Irena Cronin

IA et ML
EN
Programmer des réseaux neuronaux avec Python

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A

Joachim Steinwendner, Roland Schwaiger

IA et ML
RU
Apprentissage automatique à grande échelle avec Python

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A

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

IA et ML
RU
Modèles et pratiques de l'apprentissage profond

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A

Эндрю Ферлитш

IA et ML
RU
Introduction au Deep Learning

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A

Евгений Черняк

IA et ML
RU
Réseaux neuronaux et apprentissage profond : cours de formation

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A

Чару Аггарвал

IA et ML
RU
Le Petit Apprenant : l'apprentissage automatique merveilleux

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A

Дэниел П. Фридман, Анураг Мендхекар

IA et ML
RU
Projets mobiles intelligents avec TensorFlow. 10+ applications d'intelligence artificielle construites avec les plateformes TensorFlow Mobile et TensorFlow Lite pour iOS, Android et Raspberry Pi.

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A

Джефф Танг

IA et ML
RU
Apprentissage profond 3D avec Python. Développez des modèles de vision par ordinateur avec des données 3D en utilisant PyTorch3D et d'autres outils

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A

Ксудонг Ма, Вишах Хегде, Лилит Йольан

IA et ML
RU
Deep Learning avec Python. Guide complet pour créer des applications d'intelligence artificielle

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B

Александр Гладков, Евгений Бурнаев

IA et ML
RU
Technologies d'apprentissage automatique. Guide pédagogique et méthodologique.

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A

П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

IA et ML
RU
Fondamentaux de l'intelligence artificielle : une introduction non technique

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A

Том Таулли

IA et ML
RU
Apprentissage profond avec Python. Bibliothèques Keras, TensorFlow et scikit-learn

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B

Дж. В. Вандер Плас

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

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B

Игорь Семененко

IA et ML
RU
Réseaux antagonistes. Projets. Construisez des réseaux génératifs de nouvelle génération avec les bibliothèques TensorFlow et Keras

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A

Кайлаш Ахирвар

IA et ML
RU
Apprentissage automatique. Des bases aux modèles avancés

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A

Саймон Принс

IA et ML
RU
Deep Learning Appliqué. Une approche basée sur l'étude de cas pour comprendre les réseaux de neurones profonds.

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A

Умберто Микелуччи

IA et ML
RU
Algèbre linéaire appliquée pour les chercheurs en données. Des concepts clés aux applications avec Python

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A

Майк Икс Коэн

Algorithmes et théorie
RU
Programmer avec PyTorch : Créer des applications d'apprentissage profond

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A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

IA et ML
RU
Fondements de l'apprentissage profond. Création d'algorithmes pour l'intelligence artificielle de nouvelle génération.

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A

Нихиль Будума, Николас Локашо

IA et ML
RU
Traitement du langage naturel avec TensorFlow

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A

Тушан Ганегедара

IA et ML
RU
Traitement du langage naturel en action. Compréhension, analyse et génération de texte avec Python

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A

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

IA et ML
RU
Méthodes de réseaux neuronaux en traitement du langage naturel

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A

Йоав Гольдберг

IA et ML
RU
Systèmes neuronaux de traitement de l'information

Systèmes neuronaux de traitement de l'information

A

С. В. Макартичян, Н. С. Кузнецова, С. С. Дементьев

IA et ML
RU
Réseaux neuronaux. Évolution

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B

Каниа Алексеевич Кан

IA et ML
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