Les meilleurs livres Débuter - Algorithmique

59 livres et 69 critiques, dernière mise à jour le 9 novembre 2020 , note moyenne : 4.3

Livres en français

  1. Automates à états finis et langages réguliers - Rappels des notions essentielles et plus de 170 exercices corrigés
  2. Programmation par contraintes - Démarches de modélisation pour l'optimisation
  3. Graphes, ordres et programmation linéaire - Cours et exercices
  4. Conception d'algorithmes - Principes et 150 exercices corrigés
  5. Data science - Cours et exercices
  6. Apprentissage artificiel - Deep learning, concepts et algorithmes
  7. Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets
  8. Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets
  9. Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science
  10. Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data
  11. L'Intelligence Artificielle pour les développeurs - Concepts et implémentations en Java
  12. Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes — data mining, décisionnel et big data
  13. Apprentissage machine - De la théorie à la pratique - Concepts fondamentaux en Machine Learning
  14. Pratique du calcul relationnel
  15. Les Bases du Traitement d'Image et de la Vision Industrielle et Robotique
  16. Métaheuristiques
  17. Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes
  18. Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes
  19. Algorithmique - Cours avec 957 exercices et 158 problèmes
  20. Intelligence artificielle
  21. Introduction à la cryptographie
  22. Introduction à l'algorithmique - 2e cycle - Ecoles d'ingénieurs
  23. Algorithmes de graphes
  24. Réseaux de neurones - Méthodologie et applications
  25. Réseaux bayesiens
  26. Simulation numérique en C++
  27. Compilateurs - Cours et exercices corrigés
  28. Programmation et Algorithmique en VBA pour Excel
  29. Introduction à la calculabilité
  30. Intelligence Artificielle
  31. Géométrie algorithmique
  32. Apprentissage statistique - Réseaux de neurones - Cartes topologiques - Machines à vecteurs supports
  33. Calculateurs, calculs, calculabilité
  34. Apprendre à programmer - Algorithmes et conception objet
  35. Algorithmique - Techniques fondamentales de programmation
  36. Algorithmique - Travaux Pratiques - Entraînez-vous et améliorez votre pratique de la programmation
  37. Compilateurs - Principes, techniques et outils
  38. L'Intelligence Artificielle pour les développeurs - Concepts et implémentations en C#
  39. 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
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(23 livres)
Franck Dernoncourt
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Expert éminent sénior
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