Nous avons sélectionné ici une liste des 9 meilleurs livre intelligence artificielle publiés récemment (après 2018) pour comprendre l’IA et le machine learning d’un point de vue technique.
A lire absolument pour ceux qui souhaitent tout comprendre de la technologie la plus disruptive de notre époque par de la mise pratique !
Les 3 premiers ouvrages sont adressés au grand public, et les 6 autres aux développeurs et techniciens.
Sommaire
Note : Ces ouvrages sont les références incontestées sur le sujet. La plupart ne sont disponibles qu’en anglais.
I. Les 3 meilleurs livres pour comprendre l'intelligence artificielle
Livres pour découvrir l'intelligence articielle
1. L'Intelligence artificielle Pour les Nuls
2022 – 420 pages – par John Paul Mueller & Luca Massaron
Ce guide clair et accessible vous offre une compréhension approfondie de ce qu’est réellement l’intelligence artificielle, tout en démystifiant les fantasmes qui l’entourent.
Découvrez l’histoire fascinante de l’IA, son rôle crucial dans la gestion des données et ses applications variées, qu’il s’agisse de médecine, de sécurité informatique, de machine learning ou même de divertissement. Vous comprendrez également les enjeux éthiques et sociaux liés à son utilisation croissante dans notre quotidien.
Que vous soyez novice ou expert, ce livre est conçu pour tous ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances sur l’IA. Explorez les possibilités infinies de cette technologie révolutionnaire tout en prenant conscience de ses limites et de ses implications. Rejoignez dès maintenant le mouvement de l’IA avec les Nuls et préparez-vous à être éclairé sur l’avenir de la technologie.
24,95 €
4,5/5 sur 5 avis fnac
24,95 €
4,1/5 sur 50 avis Amazon
2. ChatGPT Pour les Nuls
2023 – 320 pages – par John Paul Mueller & Luca Massaron
Ce livre est dédié à ChatGPT, l’outil dont tout le monde parle et qui promet de révolutionner le monde des affaires et de la connaissance.
Découvrez les secrets de ChatGPT, développé par OpenAI, qui génère des textes à partir de simples requêtes de l’utilisateur, ouvrant ainsi des horizons inédits pour la transmission du savoir et la communication.
Ce guide, premier livre en français sur le sujet, vous révèle tout ce que vous devez savoir sur ChatGPT : son fonctionnement, la rédaction de requêtes efficaces et son intégration dans votre activité professionnelle. Vous explorerez également d’autres outils concurrents d’intelligence artificielle générative.
Que vous soyez novice ou passionné par l’intelligence artificielle, ChatGPT pour les Nuls vous donne les clés pour comprendre et maîtriser cet outil révolutionnaire, annoncé comme la révolution du siècle, et sur le point de transformer en profondeur notre société.
Grâce à ce livre d’informatique, vous apprendrez à utiliser ChatGPT dans votre quotidien, que ce soit dans votre vie professionnelle ou personnelle. Ne manquez pas l’opportunité de rejoindre la révolution de l’intelligence artificielle avec ChatGPT pour les Nuls, et de devenir un expert de cet outil innovant, de la rédaction de prompts à ses spécificités les plus avancées.
22,95 €
5/5 sur 5 avis fnac
22,95 €
4,1/5 sur 44 avis Amazon
3. Intelligences artificielles : de la théorie à la pratique
2023 – 304 pages – par Jean-Paul Haton, Emmanuel Haton, Marie-Christine Haton
Les IA sont omniprésentes dans notre quotidien, des jeux d’échecs à l’assistance médicale en passant par la vision par ordinateur et la robotique.
Ce livre, rédigé par trois spécialistes, offre une synthèse accessible à tous, explorant les méthodes de conception, les applications concrètes et les enjeux éthiques, sociaux et économiques des IA.
Plongez dans ce fascinant univers où la technologie définit l’avenir.
26,00 €
5/5 sur 1 avis fnac
26,00 €
5/5 sur 5 avis Amazon
II. Les 5 meilleurs livres sur l'IA, pour les plus techniciens d'entre nous !
Note : Ces ouvrages sont les références incontestées sur le sujet dans leur catégorie. La plupart ne sont disponibles qu’en anglais.
Prendre en main l'IA, avec de la pratique
1. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch
2020 – 350 pages – par Jeremy Howard et Sylvain Gugger
Titre complet : Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD
Ce livre fournit une introduction pratique au deep learning en utilisant la bibliothèque fastai et PyTorch, avec des exemples concrets et des explications claires pour les débutants.
Un best seller sur le sujet.
A propos des auteurs
Jeremy Howard est un chercheur en IA et cofondateur de fast.ai
Sylvain Gugger est également chercheur en IA et membre de l’équipe fast.ai
Livre intelligence artificielle pour les développeurs avertis
2. Machine Learning avec Scikit-Learn
2022 – 356 pages – par Aurélien Géron
Titre complet : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
Ce livre couvre les concepts clés du machine learning en utilisant Scikit-Learn en présentant des techniques pratiques pour la construction de systèmes intelligents.
Probablement la meilleure référence de livre intelligence artificielle.
A propos de l’auteur
Aurélien Géron est un expert en IA et auteur reconnu dans le domaine du machine learning
3. Deep Learning avec Keras et TensorFlow
2020 – 576 pages – par Aurélien Géron
Titre complet de l’ouvrage original : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
Ce livre explique les concepts clés du deep learning en utilisant l’API Keras, API officielle de TensorFlow 2, en présentant des techniques pratiques pour la construction et l’entrainement de réseaux de neurones artificiels.
Associé, dans l’ordre, à l’ouvrage précédemment présenté, ce livre en français est probablement la meilleure référence de livre intelligence artificielle.
A propos de l’auteur
Aurélien Géron est un expert en IA et auteur reconnu dans le domaine du machine learning
Bonus : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
2022 – 850 pages – par Aurélien Géron
Titre complet : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
Le livre original, en version e-book : Ce livre couvre les concepts clés du machine learning et du deep learning en utilisant Scikit-Learn, Keras et TensorFlow.
4. Python Machine Learning
2022 – 772 pages – par Sebastian Raschka et Vahid Mirjalili
Titre complet : Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition
Ce livre offre une introduction complète au machine learning et au deep learning avec Python, en utilisant scikit-learn et TensorFlow pour des applications pratiques.
Dans la continuité de l’ouvrage précédent, expérience en Python fortement recommandée pour tirer le meilleur de ce best seller.
A propos des auteurs
Sebastian Raschka est un chercheur en science des données
Vahid Mirjalili est un chercheur en IA
5. Reinforcement Learning: An Introduction
2018 – 552 pages – par Richard S. Sutton et Andrew G. Barto
Titre complet : Reinforcement Learning, second edition: An Introduction
Ce livre est une introduction complète à l’apprentissage par renforcement, couvrant les concepts clés, les algorithmes et les applications de cette méthode d’apprentissage.
Dans la continuité de l’ouvrage précédent, expérience en Python fortement recommandée pour tirer le meilleur de ce best seller.
A propos des auteurs
Richard S. Sutton et Andrew G. Barto sont des chercheurs renommés dans le domaine de l’apprentissage par renforcement.
Intelligence articielle : God mode
6. Deep Learning
2016 – 800 pages – par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville
Titre complet : Deep Learning
Ce livre intelligence artificielle est une référence complète sur le deep learning, couvrant les fondamentaux, les architectures de réseaux de neurones, les algorithmes d’apprentissage et les applications avancées.
Il est légèrement moins récent que les autres, mais est toujours considéré comme l’une des meilleures ressources pour les experts en IA et machine learning.
A propos des auteurs
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville sont des chercheurs de premier plan dans le domaine du deep learning.
Nous sommes en cours de rédaction de 2 nouveaux articles :
- Le top 5 sur le sujet livre intelligence artificielle, d’un point de vue transformation et conséquences sociologiques
- Le top 5 des ouvrages sur l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les affaires
III. Les grandes thématiques autour de l'intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine vaste et en constante évolution, et de nombreux grands sujets s’y rapportent. Voici quelques-uns des grands sujets qui entourent l’IA :
-
Apprentissage automatique (Machine Learning) : L’apprentissage automatique est au cœur de l’IA. Il englobe la création de modèles informatiques capables d’apprendre à partir de données et de prendre des décisions ou d’effectuer des tâches sans être explicitement programmés.
-
Deep Learning : Le deep learning est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique qui se concentre sur l’utilisation de réseaux de neurones profonds pour résoudre des problèmes complexes. Il est largement utilisé dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. La sélection de livre intelligence artificielle proposée dans cet article appartient à cette thématique.
-
Traitement du langage naturel (NLP) : Le NLP se concentre sur la compréhension, la génération et la manipulation du langage humain par des machines. Cela inclut la traduction automatique, la classification de texte, la génération de texte, etc.
-
Vision par ordinateur : La vision par ordinateur concerne la capacité des machines à interpréter et à comprendre les images et les vidéos. Elle est utilisée dans la reconnaissance d’objets, la détection de visages, la réalité augmentée, etc.
-
Robotique : L’intégration de l’IA dans la robotique permet aux robots d’effectuer des tâches complexes en autonomie, de la navigation à la manipulation d’objets.
-
Éthique de l’IA : Ce sujet explore les questions éthiques liées à l’utilisation de l’IA, notamment la responsabilité des systèmes autonomes, la discrimination algorithmique, la vie privée et la transparence.
-
IA dans la santé : L’IA est de plus en plus utilisée dans le domaine médical pour le diagnostic, la découverte de médicaments, la gestion des dossiers médicaux, etc.
-
IA dans les affaires : L’IA est appliquée dans divers secteurs, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement à la prise de décisions commerciales basées sur des données.
-
IA dans l’éducation : L’IA est utilisée pour personnaliser l’enseignement, l’évaluation automatisée et la création de contenu éducatif.
-
IA et automatisation : L’automatisation des tâches répétitives et des processus est un aspect important de l’IA, avec des implications sur l’emploi et la productivité.
-
IA et sécurité : L’IA est à la fois utilisée pour renforcer la sécurité informatique et comme menace potentielle, en particulier dans le domaine de la cybersécurité.
-
IA évolutive : Certains chercheurs explorent des approches d’IA qui s’inspirent de la biologie pour créer des systèmes capables d’auto-apprentissage et d’adaptation.
-
IA générale/artificielle (AGI) : L’AGI vise à créer des systèmes d’IA aussi performants que l’intelligence humaine dans une grande variété de tâches cognitives. C’est un domaine de recherche encore en développement.
-
Le futur de l’IA : La prospective et les discussions sur la singularité technologique, l’intelligence superintelligente, et l’impact sociétal à long terme de l’IA font partie des grands sujets de réflexion.
Chacun de ces sujets comporte de multiples facettes et continue d’évoluer à mesure que la technologie de l’IA progresse.
