Les meilleurs livres Débuter - Algorithmique

58 livres et 68 critiques, dernière mise à jour le 1er septembre 2020 , note moyenne : 4.3

Livres en français

  1. Programmation par contraintes - Démarches de modélisation pour l'optimisation
  2. Graphes, ordres et programmation linéaire - Cours et exercices
  3. Conception d'algorithmes - Principes et 150 exercices corrigés
  4. Data science - Cours et exercices
  5. Apprentissage artificiel - Deep learning, concepts et algorithmes
  6. Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets
  7. Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets
  8. Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science
  9. Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data
  10. L'Intelligence Artificielle pour les développeurs - Concepts et implémentations en Java
  11. Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes — data mining, décisionnel et big data
  12. Apprentissage machine - De la théorie à la pratique - Concepts fondamentaux en Machine Learning
  13. Pratique du calcul relationnel
  14. Les Bases du Traitement d'Image et de la Vision Industrielle et Robotique
  15. Métaheuristiques
  16. Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes
  17. Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes
  18. Algorithmique - Cours avec 957 exercices et 158 problèmes
  19. Intelligence artificielle
  20. Introduction à la cryptographie
  21. Introduction à l'algorithmique - 2e cycle - Ecoles d'ingénieurs
  22. Algorithmes de graphes
  23. Réseaux de neurones - Méthodologie et applications
  24. Réseaux bayesiens
  25. Simulation numérique en C++
  26. Compilateurs - Cours et exercices corrigés
  27. Programmation et Algorithmique en VBA pour Excel
  28. Introduction à la calculabilité
  29. Intelligence Artificielle
  30. Géométrie algorithmique
  31. Apprentissage statistique - Réseaux de neurones - Cartes topologiques - Machines à vecteurs supports
  32. Calculateurs, calculs, calculabilité
  33. Apprendre à programmer - Algorithmes et conception objet
  34. Algorithmique - Techniques fondamentales de programmation
  35. Algorithmique - Travaux Pratiques - Entraînez-vous et améliorez votre pratique de la programmation
  36. Compilateurs - Principes, techniques et outils
  37. L'Intelligence Artificielle pour les développeurs - Concepts et implémentations en C#
  38. Algorithmique - Coffret de 2 livres : Maîtrisez les fondamentaux de la programmation (avec des exemples en Java)

Livres en anglais

  1. Algorithms Illuminated: Algorithms for NP-Hard Problems
  2. Crowds in Equations - An Introduction to the Microscopic Modeling of Crowds
  3. Database Internals - A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work
  4. Network Flow Algorithms
  5. Kernelization - Theory of Parameterized Preprocessing
  6. Algorithms Illuminated: Greedy Algorithms and Dynamic Programming
  7. Algorithms Illuminated: Graph Algorithms and Data Structures
  8. Algorithms Illuminated: The Basics
  9. Natural Language Processing with PyTorch - Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning
  10. Hands-On Unsupervised Learning Using Python - How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
  11. Data Visualization - Charts, Maps, and Interactive Graphics
  12. Elements of Causal Inference - Foundations and Learning Algorithms
  13. Machine Learning for Data Streams - With Practical Examples in MOA
  14. Ant Colony Optimization
  15. A Field Guide to Genetic Programming
  16. Essentials of Metaheuristics
  17. Evolved to Win
  18. Natural Language Processing with Python
  19. Introduction to Evolutionary Computing
  20. Purely Functional Data Structures
Critiques de livres
dourouc05
Responsable Qt & Livres

(22 livres)
Franck Dernoncourt
Membre émérite
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Alp
Expert éminent sénior
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Rédacteur

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Matthieu Brucher
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snake264
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François DORIN
Expert éminent sénior
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Heureux-oli
Rédacteur / Modérateur

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Modérateur

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Rédacteur

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