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Les meilleurs livres Débuter - Algorithmique

75 livres et 85 critiques, dernière mise à jour le 19 juillet 2023 , note moyenne : 4.3

Livres en français

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

Livres en anglais

  1. Optimization Techniques and their Applications to Mine Systems
  2. Large Outdoor Fire Dynamics
  3. The Principles of Deep Learning Theory - An Effective Theory Approach to Understanding Neural Networks
  4. Robust and Adaptive Optimization
  5. Algorithms - Design Techniques and Analysis
  6. Classical And Modern Optimization
  7. Graph and Networks
  8. The Moment-SOS Hierarchy - Lectures in Probability, Statistics, Computational Geometry, Control and Nonlinear PDEs
  9. Basic concepts in algorithms
  10. Rigid Body Kinematics
  11. Introduction to the Finite Element Method and Implementation with MATLAB®
  12. Network Traffic Engineering - Stochastic Models and Applications
  13. Dynamics of Multibody Systems
  14. Introduction to Optimization and Hadamard Semidifferential Calculus
  15. Practical Optimization
  16. Algorithms Illuminated: Algorithms for NP-Hard Problems
  17. Crowds in Equations - An Introduction to the Microscopic Modeling of Crowds
  18. Database Internals - A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work
  19. Network Flow Algorithms
  20. Kernelization - Theory of Parameterized Preprocessing
  21. Algorithms Illuminated: Greedy Algorithms and Dynamic Programming
  22. Algorithms Illuminated: Graph Algorithms and Data Structures
  23. Algorithms Illuminated: The Basics
  24. Natural Language Processing with PyTorch - Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning
  25. Hands-On Unsupervised Learning Using Python - How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
  26. Data Visualization - Charts, Maps, and Interactive Graphics
  27. Elements of Causal Inference - Foundations and Learning Algorithms
  28. Machine Learning for Data Streams - With Practical Examples in MOA
  29. Ant Colony Optimization
  30. A Field Guide to Genetic Programming
  31. Essentials of Metaheuristics
  32. Evolved to Win
  33. Natural Language Processing with Python
  34. Introduction to Evolutionary Computing
  35. Purely Functional Data Structures
Critiques de livres
dourouc05
Responsable Qt & Livres

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Rédacteur

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snake264
Expert éminent sénior
(4 livres)
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Rédacteur / Modérateur

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François DORIN
Expert éminent sénior
(2 livres)
Heureux-oli
Rédacteur / Modérateur

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