Les 12 meilleurs ouvrages sur le deep learning à lire en 2026

L'apprentissage profond est l'un des sujets les plus pertinents actuellement dans le domaine de la science des données. Sous-domaine de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond se concentre sur des algorithmes puissants inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, appelés réseaux neuronaux. 

La plupart des avancées réalisées dans le domaine de l'intelligence artificielle au cours des dernières années sont issues de l'apprentissage profond. Les réseaux neuronaux sont à l'origine de certaines des applications les plus révolutionnaires et impressionnantes, notamment les voitures autonomes, les chatbots, la reconnaissance d'images et la robotique. De plus, avec les dernières avancées en matière d'IA générative, le domaine de l'apprentissage profond fait l'objet d'une attention plus soutenue que jamais. 

La maîtrise de la théorie et de la pratique des réseaux neuronaux devient rapidement une étape incontournable dans le parcours d'apprentissage des scientifiques des données et autres professionnels du secteur. Cependant, l'apprentissage profond est un sujet complexe qui nécessite de la détermination et un certain degré d'abstraction pour être maîtrisé. 

Voici notre liste des 10 ouvrages incontournables sur le deep learning qui vous aideront à devenir un expert dans ce domaine, quel que soit votre niveau de compétence actuel. Si vous souhaitez obtenir davantage de recommandations, nous vous invitons à consulter notre liste des meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique à lire en 2026. 

Livres sur l'apprentissage profond en Python

Commençons par examiner les ouvrages consacrés à Python.

1. Apprentissage profond avec Python

Auteur : François Chollet
Année : Publié pour la première fois en 2017 ; mis à jour en 2021

Publié pour la première fois en 2017, Deep Learning with Python est rapidement devenu un best-seller. Sa mise à jour d'octobre 2021 contient encore plus d'informations et de techniques pratiques. François Chollet, créateur du célèbre framework d'apprentissage profond Keras, explore le domaine de l'apprentissage profond en proposant des informations pertinentes tant pour les débutants que pour les praticiens chevronnés du machine learning. 

Dans un style agréable et simple, la deuxième édition de Deep Learning with Python propose de nouvelles mises à jour reflétant les développements récents dans ce domaine. Tout au long de cet ouvrage, vous trouverez des explications intuitives, des illustrations en couleur et des exemples de code basés sur Python, Keras et TensorFlow, qui vous fourniront toutes les informations nécessaires pour vous lancer dans le deep learning. Vous pouvez également vous initier à Tensorflow et Keras en consultant le cursus Deep Learning Python Skill Track sur DataCamp. 

2. Approfondir le Deep Learning

Auteur: Andrew W. Trask
Année : 2019

Grokking Deep Learning offre l'une des introductions au deep learning les plus accessibles aux débutants. Ce livre vous enseigne comment créer des réseaux neuronaux à partir de zéro, en combinant une théorie intuitive avec des exemples de codage, tout en utilisant uniquement Python et sa bibliothèque mathématique populaire NumPy. 

Couvrant des cas d'utilisation allant du traitement d'images à la traduction de textes dans différentes langues, cet ouvrage constitue une excellente ressource pour débuter votre parcours dans le domaine du deep learning avant de passer à des cadres plus complexes.

3. Réseaux neuronaux et apprentissage profond

Auteur: Charu C. Aggarwal
Année : 2018

Les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond constituent une autre excellente ressource pour ceux qui font leurs premiers pas dans le domaine de l'apprentissage profond. Cet ouvrage aborde les algorithmes d'apprentissage profond les plus importants en combinant de manière équilibrée et accessible la théorie, les mathématiques et des exemples de code Python. Il examine la relation entre les réseaux neuronaux et les algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique. Particulièrement adapté aux étudiants, cet ouvrage est rédigé dans un style didactique et comprend des exercices, un manuel de solutions et des diapositives pour les enseignants.

4. Principes fondamentaux de l'apprentissage profond

Auteurs : Nithin Buduma, Nikhil Buduma et Joe Papa
Année : 2017

Lorsque les réseaux neuronaux ont commencé à produire des résultats remarquables dans les années 2010, l'apprentissage profond est devenu le fer de lance de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, l'apprentissage profond est un domaine de recherche très actif, qui alimente certaines des applications les plus innovantes en science des données. Cependant, en raison de sa complexité, l'apprentissage profond est souvent considéré comme une discipline réservée aux professionnels possédant des connaissances de niveau doctorat en apprentissage automatique et en mathématiques. Les principes fondamentaux du Deep Learning démontrent le contraire. 

Cet ouvrage vise à présenter la discipline sans utiliser de jargon technique. À partir d'exemples pratiques de code en Python, cet ouvrage vous guidera à travers certains des cas d'utilisation les plus courants du deep learning, du traitement d'images et de l'analyse de texte à la création de modèles d'apprentissage par renforcement.

5. Apprentissage profond

Auteurs : Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville
Année : 2016

Toute liste des ressources essentielles sur l'apprentissage profond serait incomplète sans cet ouvrage. La plupart des guides sur l'apprentissage profond comprennent du code et des exemples pratiques. En revanche, Deep Learning de Goodfellow, Bengio et Courville est un ouvrage entièrement théorique et profondément académique, souvent référencé dans la bibliographie des cours sur le deep learning dispensés dans les universités du monde entier. 

Cet ouvrage vise à aider les étudiants et les professionnels à se familiariser avec le domaine de l'apprentissage automatique en général et de l'apprentissage profond en particulier. Il passe en revue les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, les mathématiques appliquées nécessaires à son développement, les algorithmes, les techniques d'apprentissage profond et les tendances actuelles de la recherche dans ce domaine. Vous pouvez même trouver une version en ligne gratuite ici.

6. Apprentissage profond à partir de zéro

Auteur : Seth Weidman
Année : 2019

Ce livre est idéal pour vous si vous êtes un scientifique des données possédant une expertise en apprentissage automatique et que vous souhaitez vous lancer dans l'apprentissage profond. Deep Learning from Scratch offre une introduction complète au deep learning pour les scientifiques des données et autres professionnels des données déjà familiarisés avec le machine learning.

Partant des principes fondamentaux du deep learning, cet ouvrage aborde rapidement les concepts avancés, les modèles et les architectures pour le développement de réseaux neuronaux. Cet ouvrage est certes exigeant, car il guide le lecteur à travers des explications théoriques, mathématiques et conceptuelles, mais les résultats n'en sont que plus gratifiants. Le livre comprend également de nombreux exemples utilisant le célèbre framework d'apprentissage profond PyTorch.

7. Apprentissage profond : Une approche pratique

Auteurs : Josh Patterson et Adam Gibson
Année : 2017

L'un des principaux défis auxquels sont confrontées les entreprises dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond consiste à développer et à déployer des modèles évolutifs et faciles à maintenir. Apprentissage profond : L'approche d'un praticien tente d'aborder cette question, ce qui en fait l'un des guides les plus pratiques sur le sujet. Cet ouvrage combine la théorie de l'apprentissage profond, les meilleures pratiques du secteur et plusieurs cas d'utilisation présentés de manière non académique. 

Il est important de noter que le livre comprend des exemples de code implémentés dans DL4J, le framework open source des auteurs pour le développement de workflows de deep learning de classe production. Étant donné que DL4J fonctionne sur la machine virtuelle Java, cet ouvrage offre une excellente occasion d'explorer les possibilités offertes par Java en matière d'apprentissage profond.

8. Apprentissage profond pour les programmeurs avec fastai et PyTorch

Auteurs : Jeremy Howard et Sylvain Gugger
Année : 2020

L'apprentissage profond est non seulement un domaine en pleine évolution, mais il devient également plus accessible. Grâce au développement de bibliothèques et d'interfaces intuitives et conviviales, il n'est plus nécessaire d'avoir un doctorat en mathématiques ou en informatique pour travailler dans le domaine de l'apprentissage profond. 

L'un de ces outils est fastai, la première bibliothèque à fournir une interface cohérente pour les applications d'apprentissage profond les plus fréquemment utilisées. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch est un guide pratique pour développer des modèles d'apprentissage profond avec peu de connaissances mathématiques, de petites quantités de données et un minimum de code. Outre les exemples de codage, cet ouvrage aborde également la théorie de l'apprentissage profond, ce qui vous aidera à comprendre les principes scientifiques qui sous-tendent les réseaux neuronaux.

9. Illustration du Deep Learning

Auteurs : Jon Krohn, Grant Beyleveld et Aglaé Bassens
Année : 2019

Une image vaut mille mots. C'est l'idée qui sous-tend Deep Learning Illustrated, une ressource unique permettant d'apprendre les techniques et les applications du deep learning à l'aide de représentations visuelles intuitives. 

Riche en illustrations colorées et en récits centrés sur les personnages, cet ouvrage simplifie considérablement la complexité de la discipline, la rendant ainsi accessible à un public plus large. Le jargon technique est réduit au minimum et les applications sont accompagnées de notebooks Jupyter pratiques contenant du code Python. Cet ouvrage présente certains des frameworks d'apprentissage profond les plus populaires, notamment TensorFlow, Keras et PyTorch.

10. Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn, Keras et Tensorflow

Auteur : Aurélien Géron
Année : Dernière édition 2019

Ce livre fournit un guide pratique sur l'apprentissage profond destiné aux débutants. Hands-on Machine Learning utilise des frameworks Python tels que Scikit-Learn et TensorFlow pour vous enseigner comment développer des programmes d'apprentissage automatique. Vous apprendrez diverses techniques, de la simple régression linéaire aux réseaux neuronaux profonds complexes, grâce à des exercices pratiques proposés dans chaque chapitre. À la fin de ce livre, vous serez en mesure de créer et de faire évoluer des réseaux neuronaux profonds.

Livres sur l'apprentissage profond en R

Il existe également d'excellentes options pour les programmeurs R :

11. Apprentissage profond avec R

Auteurs : François Chollet, Tomasz Kalinowski, and J. J. Allaire,
, année : 2018 (2e édition 2022)

Bien que Python soit souvent considéré comme le langage de prédilection pour le deep learning, le langage de programmation R offre également des fonctionnalités permettant de créer des réseaux neuronaux performants. Deep Learning avec R s'inspire du best-seller Deep Learning avec Python de François Chollet. L'expert en apprentissage profond Tomasz Kalinowski a accompli un travail remarquable en traduisant le code et les exemples vers le langage R. Tout comme le livre sur Python, Deep Learning with R constitue une excellente ressource de référence pour les novices comme pour les praticiens expérimentés du machine learning. 

12. Apprentissage profond et calcul scientifique avec R torch

En savoir plus sur l'apprentissage profond

L'apprentissage profond constitue un élément essentiel de la boîte à outils de la science des données. Apprendre cela constitue une initiative judicieuse pour améliorer vos perspectives de carrière et créer des applications intéressantes. Les livres constituent d'excellentes ressources pour débuter ou devenir un expert en apprentissage profond, mais il est également recommandé d'envisager d'autres méthodes d'apprentissage. Veuillez consulter les ressources suivantes pour vous aider à démarrer votre parcours dans le domaine du deep learning. 

• Notre catalogue de cours comprend plus de 380 cours sur la science des données, couvrant la programmation, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et bien plus encore.
• Nous vous invitons à consulter notre article présentant les meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique.
• Veuillez consulter nos tutoriels sur l'apprentissage automatique. 
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• Veuillez consulter notre aide-mémoire sur l'apprentissage automatique.