Les 11 meilleurs livres sur l'apprentissage profond à lire en 2024

L'apprentissage profond est l'un des sujets les plus brûlants 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 de la fonction du cerveau humain, appelés réseaux neuronaux. 

La plupart des avancées en matière d'intelligence artificielle au cours des dernières années proviennent de l'apprentissage profond (deep learning). Les réseaux neuronaux sont à l'origine de certaines des applications les plus perturbatrices et les plus impressionnantes, notamment les voitures autonomes, les chatbots, la reconnaissance d'images et la robotique. Et, avec les derniers développements de l'IA générative, le domaine de l'apprentissage profond est plus que jamais sous surveillance. 

Connaître la théorie et la pratique des réseaux neuronaux devient rapidement une étape obligatoire dans le parcours d'apprentissage des data scientists et autres professionnels des données. Cependant, l'apprentissage en profondeur est un sujet complexe qui nécessite de la détermination et un certain degré d'abstraction. 

Voici notre liste de 10 livres essentiels sur l'apprentissage profond qui vous aideront à devenir un expert dans le domaine, quel que soit votre niveau de compétence actuel. Si vous avez envie de plus de recommandations, vous pouvez également consulter notre liste des meilleurs livres sur l'apprentissage automatique à lire en 2024. 

Apprentissage profond avec Python par François Chollet

Publié pour la première fois en 2017, Deep Learning with Python est rapidement devenu un best-seller, et sa mise à jour d'octobre 2021 regorge de nouvelles perspectives et de techniques pratiques. François Chollet, le créateur du populaire framework d'apprentissage profond Keras, explore le domaine de l'apprentissage profond avec des idées pour les nouveaux venus et les praticiens chevronnés de l'apprentissage automatique. 

Dans un style agréable et simple, la deuxième édition de Deep Learning with Python s'accompagne de nouvelles mises à jour reflétant les développements récents dans le domaine. Au fil des pages, vous trouverez des explications intuitives, des illustrations en couleur et des exemples de codage basés sur Python, Keras et TensorFlow qui vous fourniront tout ce dont vous avez besoin pour vous lancer dans le deep learning. Vous pouvez également vous initier à Tensorflow et Keras en consultant le cursus de compétences Deep Learning Python sur DataCamp. 

L'apprentissage profond par Andrew W. Trask

Grokking Deep Learning est l'une des introductions les plus conviviales à l'apprentissage profond. Le livre vous apprend à construire des réseaux neuronaux à partir de zéro, en combinant la théorie intuitive avec des exemples de codage tout en utilisant notamment uniquement Python et sa bibliothèque populaire de soutien mathématique NumPy. 

Couvrant des cas d'utilisation allant du traitement d'images à la traduction de textes dans différentes langues, ce livre est une excellente ressource pour commencer votre voyage dans l'apprentissage profond avant d'être prêt à passer à des cadres plus complexes.

Réseaux neuronaux et apprentissage profond : Un manuel de Charu C. Aggarwal

Neural Networks and Deep Learning est une autre excellente ressource pour ceux qui font leurs premiers pas dans le monde de l'apprentissage profond. Le livre couvre les algorithmes d'apprentissage profond les plus importants avec une combinaison équilibrée et accessible de théorie, de mathématiques et d'exemples de code Python. Il examine la relation entre les réseaux neuronaux et les algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique. Particulièrement bien adapté aux étudiants, le livre est écrit dans le style d'un manuel et comprend des exercices, un manuel de solution et des diapositives pour l'enseignant.

Principes fondamentaux de l'apprentissage profond : Conception d'algorithmes d'apprentissage automatique de nouvelle génération par Nithin Buduma, Nikhil Buduma et Joe Papa

Lorsque les réseaux neuronaux ont commencé à produire des résultats magiques 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 actif qui alimente certaines des applications les plus innovantes dans le domaine de la science des données. Cependant, en raison de sa complexité, l'apprentissage profond est souvent considéré comme une discipline réservée aux professionnels ayant des connaissances de niveau doctoral en apprentissage automatique et en mathématiques. Fundamentals of Deep Learning prouve le contraire. 

L'ouvrage vise à présenter la discipline sans jargon technique. S'appuyant sur des exemples de code pratiques, basés sur Python, ce livre vous fera découvrir certains des cas d'utilisation les plus courants du deep learning, du traitement d'images et de l'analyse de texte à la construction de modèles d'apprentissage par renforcement.

Deep Learning with R par François Chollet, Tomasz Kalinowski et J. J. Allaire 

Si Python est souvent cité comme le langage de référence pour le deep learning, le langage de programmation R offre également des capacités permettant de construire de puissants réseaux neuronaux. Deep Learning with R est basé sur le best-seller de François Chollet, Deep Learning with Python. L'expert en apprentissage profond Tomasz Kalinowski a réalisé un excellent travail en traduisant le code et les exemples dans le langage R. À l'instar du livre sur Python, Deep Learning with R est une excellente ressource de référence pour les novices et les praticiens expérimentés de l'apprentissage automatique. 

Apprentissage profond par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville

Toute liste de ressources essentielles sur l'apprentissage profond serait incomplète sans ce livre. 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 totalement théorique et profondément académique, souvent répertorié dans la bibliographie des cours d'apprentissage profond dispensés dans les universités du monde entier. 

Ce livre est destiné à aider les étudiants et les praticiens à entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique en général et de l'apprentissage profond en particulier. Il passe en revue les concepts de base 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.

Apprentissage profond à partir de zéro : Construire avec Python à partir des premiers principes par Seth Weidman

C'est le livre idéal pour vous si vous êtes un scientifique de données avec une expertise en apprentissage automatique et que vous souhaitez vous lancer dans l'apprentissage profond. Deep Learning from Scratch propose une introduction complète au deep learning pour les data scientists et autres professionnels de l'information déjà familiarisés avec l'apprentissage automatique.

Partant des principes fondamentaux de l'apprentissage profond, le livre passe rapidement aux concepts, modèles et architectures avancés pour le développement de réseaux neuronaux. Ce livre est certainement un défi, car il conduit le lecteur à travers des explications théoriques, mathématiques et conceptuelles, mais les résultats sont d'autant plus gratifiants. Le livre comprend également de nombreux exemples utilisant le cadre populaire d'apprentissage profond PyTorch.

Apprentissage profond : Une approche pratique par Josh Patterson et Adam Gibson

L'un des plus grands défis auxquels sont confrontées les entreprises en matière d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond est le développement et le déploiement de modèles évolutifs et faciles à maintenir. Apprentissage profond : A Practitioner's Approach tente de répondre à cette question et constitue l'un des guides les plus pratiques sur le sujet. Le livre combine la théorie de l'apprentissage profond, les meilleures pratiques de l'industrie et une poignée de cas d'utilisation présentés d'une manière non académique. 

Il est important de noter que le livre comprend des exemples de code mis en œuvre dans DL4J, le cadre open-source des auteurs pour le développement de flux de travail d'apprentissage profond de classe production. Comme DL4J fonctionne sur la machine virtuelle Java, le livre offre une excellente occasion d'essayer les possibilités de Java pour l'apprentissage profond.

Apprentissage profond pour les codeurs avec fastai et PyTorch par Jeremy Howard et Sylvain Gugger

L'apprentissage profond est non seulement un domaine qui évolue rapidement, 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 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, le livre couvre également la théorie de l'apprentissage profond qui vous aidera à comprendre la science derrière les réseaux neuronaux.

L'apprentissage profond illustré : Un guide visuel et interactif de l'intelligence artificielle par Jon Krohn, Grant Beyleveld et Aglaé Bassens

Une image vaut mille mots. C'est l'idée de Deep Learning Illustrated, une ressource unique pour apprendre les techniques et les applications de l'apprentissage profond à l'aide de représentations visuelles intuitives. 

Rempli d'illustrations colorées et de récits centrés sur les personnages, le livre fait abstraction d'une grande partie de 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 soutenues par des Notebooks Jupyter pratiques avec du code Python. Le livre présente certains des cadres d'apprentissage profond les plus populaires, notamment TensorFlow, Keras et PyTorch.

Apprentissage machine pratique avec Scikit-Learn, Keras et Tensorflow par Aurélien Geron

Ce livre propose un guide pratique de l'apprentissage profond pour les débutants. Hands-on Machine Learning utilise des frameworks Python tels que Scikit-Learn et TensorFlow pour vous apprendre à développer des programmes d'apprentissage automatique. Vous apprendrez diverses techniques, de la simple régression linéaire aux réseaux neuronaux profonds complexes, avec des exercices pratiques dans chaque chapitre. À la fin de cet ouvrage, vous serez en mesure de construire et de mettre à l'échelle des réseaux neuronaux profonds.

En savoir plus sur l'apprentissage profond 

L'apprentissage profond est un élément important de la boîte à outils de la science des données. L'apprendre est une démarche intelligente qui vous permettra d'améliorer vos perspectives de carrière et de créer des applications intéressantes. Les livres sont d'excellentes ressources pour débuter ou devenir un expert en apprentissage profond, mais vous devriez également envisager d'autres façons d'apprendre. Consultez les ressources suivantes pour commencer votre voyage dans l'apprentissage profond. 

• Le catalogue de cours de DataCamp avec +380 cours de science des données couvrant la programmation, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, et plus encore.
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