L’apprentissage profond est un outil puissant de intelligence artificielle ça change beaucoup de choses. Il est essentiel d’avoir une bonne connaissance du Deep Learning, si vous envisagez de faire carrière dans l’IA. Pour vous simplifier la vie, nous avons dressé une liste de quelques ebooks courants sur le Deep Learning, que vous devez lire. Cette liste contient 12 ebooks gratuits pour vous aider à en apprendre davantage sur l’apprentissage profond. Ils expliquent ce que c'est, comment il est utilisé et les nouvelles choses passionnantes qui en découlent. Chaque livre couvre différentes parties de l'apprentissage profond, comme son fonctionnement et la manière dont il est utilisé pour voir des images, comprendre un langage, etc.

Facteurs clés

Sur la base d'un certain nombre de critères importants, ces 12 livres électroniques gratuits d'apprentissage en profondeur ont été sélectionnés :

• Pertinence et couverture : Des concepts de base aux applications concrètes dans de nombreux domaines, notamment vision par ordinateur ainsi que langage naturel traitement, chaque livre aborde une partie substantielle de l’apprentissage profond.
• Autorité : Le contenu de ces publications est garanti précis et crédible car de nombreux auteurs sont bien connus et hautement qualifiés dans le domaine de l'apprentissage profond, notamment Yoshua Bengio, Ian Goodfellow et Michael Nielsen.
• Accessibilité: Tous ceux qui souhaitent en savoir plus sur l’apprentissage profond peuvent simplement accéder aux livres électroniques choisis car ils sont tous disponibles gratuitement en ligne.
• Unicité: Certaines publications incluent des idées nouvelles, telles que la concentration sur des méthodes spécialisées telles que les GAN et la modélisation probabiliste ou l'application de langages de programmation particuliers, comme R, pour l'apprentissage en profondeur.
• Diversité des sujets: La liste comprend des livres qui couvrent un large éventail de sujets liés à l'apprentissage profond, garantissant qu'il y a quelque chose pour les débutants cherchant une introduction aux praticiens avancés à la recherche d'informations spécialisées.
• Praticité: Certains livres se concentrent sur des mises en œuvre pratiques, fournissant des exemples pratiques et des exercices de codage, ce qui est précieux pour ceux qui cherchent à appliquer l'apprentissage profond dans des scénarios du monde réel.

En prenant ces éléments en compte, la liste cherche à offrir une collection complète de livres électroniques gratuits d’apprentissage en profondeur qui répondent à une variété d’intérêts et d’objectifs d’apprentissage sur le sujet.

12 meilleurs livres électroniques gratuits d'apprentissage en profondeur

Passons à la description de chaque livre.

1. "Apprentissage en profondeur" par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville

• Description: Ce livre complet sert de guide fondamental pour l'apprentissage profond, couvrant un large éventail de sujets allant des principes de base aux techniques avancées. Il est largement considéré comme une ressource faisant autorité dans le domaine.
• Qui devrait lire: Idéal pour les débutants cherchant une compréhension approfondie des concepts d’apprentissage profond et également utile pour les praticiens expérimentés cherchant à approfondir leurs connaissances.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite disponible sur Livre d'apprentissage profond

2. « Deep Learning pour la vision par ordinateur » par Rajalingappaa Shanmugamani

• Description: Ce livre se concentre sur les techniques d'apprentissage en profondeur spécifiquement pour les tâches de vision par ordinateur telles que la classification d'images et la détection d'objets. Il offre un aperçu des applications avancées de vision par ordinateur.
• Qui devrait lire: Recommandé pour ceux qui souhaitent appliquer l'apprentissage profond aux tâches de vision par ordinateur, des étudiants aux chercheurs.
• Disponibilité: Téléchargement gratuit du PDF sur Packt eBook gratuit

3. « Introduction au Deep Learning » par MIT Press

• Description: Un livre d'introduction qui couvre les bases du deep learning avec des exemples et des exercices. Il est conçu comme une ressource adaptée aux débutants.
• Qui devrait lire: Débutants qui souhaitent une introduction structurée aux concepts d’apprentissage profond.
• Disponibilité: Téléchargement gratuit du PDF sur MIT Press

4. « Deep Learning avec Python » par François Chollet

• Description: Écrit par le créateur de Keras, ce livre se concentre sur l'apprentissage pratique en profondeur à l'aide du langage de programmation Python. Il met l’accent sur des exemples de codage pratiques.
• Qui devrait lire: Développeurs Python intéressés par l'application de techniques d'apprentissage profond à l'aide de Keras.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite sur Manning

5. « Apprentissage profond pour le traitement du langage naturel » par Palash Goyal, Sumit Pandey

• Description: explore l'application des techniques d'apprentissage profond aux tâches de traitement du langage naturel. Il couvre des sujets tels que l'analyse des sentiments, la modélisation du langage, etc.
• Qui devrait lire: Convient à ceux qui souhaitent comprendre comment l'apprentissage profond est utilisé dans le traitement et la compréhension du langage humain.
• Disponibilité: Version gratuite en ligne

6. « Créer des applications basées sur l'apprentissage automatique » par Emmanuel Ameisen

• Description: Bien qu'il ne soit pas uniquement axé sur l'apprentissage profond, ce livre enseigne comment intégrer efficacement des modèles d'apprentissage profond dans des applications pratiques. Il couvre les aspects de l’ingénierie de l’apprentissage automatique.
• Qui devrait lire: Développeurs et data scientists intéressés par le déploiement de l'apprentissage automatique, y compris des modèles d'apprentissage profond, dans des applications du monde réel.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite sur O'Reilly

7. « Python Deep Learning » par Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Description: Ce livre couvre les concepts d'apprentissage profond utilisant Python et des bibliothèques populaires comme TensorFlow. Il comprend des exemples pratiques et des extraits de code.
• Qui devrait lire: Développeurs Python souhaitant se plonger dans l'apprentissage profond avec TensorFlow.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite sur O'Reilly

8. « Deep Learning avec R » par François Chollet, JJ Allaire

• Description: Ce livre se concentre sur l'utilisation du langage de programmation R pour les tâches d'apprentissage en profondeur. Il fournit des informations sur l'utilisation de R avec TensorFlow et Keras.
• Qui devrait lire: Utilisateurs de R intéressés par l'application de techniques d'apprentissage profond à l'aide de R.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite sur Manning

9. "Machine Learning Yearning" par Andrew Ng

• Description: Bien qu'il ne s'agisse pas strictement d'un livre d'apprentissage profond, il offre des informations précieuses sur la conception et le déploiement efficaces de systèmes d'apprentissage automatique. Il couvre les aspects pratiques de l’ingénierie de l’apprentissage automatique.
• Qui devrait lire: Ceux qui souhaitent comprendre le processus de création et de déploiement de systèmes d'apprentissage automatique.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite sur deeplearning.ai

10. « Deep Learning pour les codeurs avec fastai et PyTorch » par Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Description: Se concentre sur l'apprentissage profond pratique à l'aide de la bibliothèque fastai et de PyTorch. Il met l'accent sur une approche centrée sur le codage avec des exemples concrets.
• Qui devrait lire: Codeurs et développeurs intéressés par l'apprentissage pratique en profondeur avec PyTorch et fastai.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite sur rapide.ai

11. « Apprentissage profond probabiliste avec Python » par Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Description: explore l'intersection de l'apprentissage profond et de la modélisation probabiliste, fournissant un aperçu de l'incertitude dans l'apprentissage profond. Il couvre des sujets tels que les réseaux de neurones bayésiens.
• Qui devrait lire: Ceux qui souhaitent comprendre l’incertitude et les aspects probabilistes de l’apprentissage profond.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite sur O'Reilly

12. « Les essentiels du R Deep Learning » par Mark Hodnett

• Description: Se concentre sur l'apprentissage profond à l'aide du langage de programmation R, couvrant diverses architectures et techniques d'apprentissage profond dans R.
• Qui devrait lire: les utilisateurs de R intéressés par le deep learning, en particulier ceux qui cherchent à implémenter des modèles de deep learning dans R.
• Disponibilité: Version en ligne gratuite sur Packt eBook gratuit

Note de fin

La connaissance est à la fois puissante et disponible dans le domaine de l’apprentissage profond. Pour les novices comme pour les experts, la collection soigneusement sélectionnée de 12 livres électroniques gratuits offre un point de départ et une exploration complète. Ces ressources conviennent à un large éventail d'objectifs d'apprentissage, qu'il s'agisse d'apprendre les bases, d'approfondir des sujets spécifiques tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) ou d'étudier des applications de codage du monde réel. Ces livres électroniques servent de piliers de connaissances à mesure que le domaine se développe, permettant aux experts et aux passionnés de profiter du potentiel de créativité et de découverte du deep learning.

Vous pouvez également lire notre article sur meilleurs livres d'apprentissage profond ici.

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• La source: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/