Livres — deep learning

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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

К. Анирад

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

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A

I. Cronin

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

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A

Эндрю Гласснер

IA et ML
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Apprentissage profond du point de vue pratique

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A

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

IA et ML
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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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A

Sebastian Raschka

IA et ML
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Mathématiques et architecture de l'apprentissage profond

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A

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

Algorithmes et théorie
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Deep Learning avec Python. Deuxième édition

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B

Франсуа Шолле

IA et ML
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PyTorch. Illuminant l'apprentissage profond.

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A

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

IA et ML
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Apprentissage automatique avec PyTorch et Scikit-Learn

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A

Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

IA et ML
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Construire un LLM à partir de zéro

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A

Себастьян Рашка

IA et ML
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Apprentissage profond en biologie et médecine

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A

Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

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

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A

Джефф Просиз

IA et ML
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Plonger dans l'apprentissage par renforcement profond

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A

Мигель Моралес

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

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A

Хобсон Лейн, Мария Дышель

IA et ML
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Réseaux neuronaux graphiques en Python

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Максим Лабонн, Артем Груздев

IA et ML
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Deep Learning pour les Nuls

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Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

IA et ML
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Apprentissage profond : principes et concepts

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Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

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

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A

Xin Zhao, Shiyu Hu, Xu-Cheng Yin

IA et ML
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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
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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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Armando Vieira, Bernardete Ribeiro

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

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Xavier Vasques

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

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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

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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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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.

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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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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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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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Abhishek Nandy, Manisha Biswas

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Traitement du Langage Naturel : Un Manuel avec Implémentation en Python

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Raymond S. T. Lee

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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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Kirill Kolodiazhnyi

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

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Nicole Koenigstein

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Transformers en Action

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Nicole Koenigstein

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

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

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

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Shailendra Kadre, Shailesh Kadre, Subhendu Dey

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

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Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

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

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Antonio Gulli, Sujit Pal

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PyTorch : Le Guide Pratique

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Bert Gollnick

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Deep Learning : Une Approche Visuelle

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Andrew Glassner

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

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Aurélien Géron

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IA explicable avec Python, deuxième édition

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Antonio Di Cecco, Leonida Gianfagna

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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

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Dr. Deepti Chopra

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Mathématiques et Architectures du Deep Learning

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

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Apprentissage profond avec Python. Keras, TensorFlow, PyTorch

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Антонио Гулли, Амит Капур

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

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Aurélien Géron

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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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