Cela faire plusieurs mois/années que j’ai dans ma liste d’articles à écrire, une rubrique sur les réseaux de neurones : Qu’est-ce qu’un réseau de neurones, qu’est-ce que le Deep Learning, Comment mettre en place un RN, … . En naviguant sur Internet, je suis tombé sur pas mal de ressources abordant ce sujet. Alors, au lieu d’écrire un énième article sur ce sujet, je vous propose une liste de ressources que j’ai trouvé intéressantes pour apprendre à dompter les réseaux de neurones.

M’adressant à un public francophone, il est normal que je propose des ressources en français. Cependant, pour les personnes d’approfondir sur le sujet, il est nécessaire de passer à l’anglais. C’est pourquoi vous trouverez par la suite des ressources en français tout d’abord (Livres, Vidéos, MOOC, site internet, …) puis d’autres ressources en anglais.

Ressources en français

Ressources en francais : livre Machine Learning avec Scikit-Learn par Aurlélien Géron

Livres :

Comprendre le DEEP LEARNING: Une introduction aux réseaux de neurones – Jean-claude Heudin ( 15 €)

Une très bonne introduction aux réseaux de neurones. Les concepts mathématiques sont expliqués de façon claire et compréhensibles. On peut seulement regretter le manque de mise en pratique en Python (des exemples en JS sont présents.)

Machine Learning avec Scikit-Learn : Mise en oeuvre et cas concrets – Aurélien Géron (34 €)

Livre plutôt complet sur le Machin Learning et sa mise en application avec la librairie Scikit. Un bon mélange d’explication, de formules, de schéma et de code.

Vidéos :

Thibault Neveu

Cette chaîne regroupant un certain nombre de vidéos sur l’apprentissage profond allant des notions de base du Deep Learning jusqu’à des formations à TensorFlow ou à Pytorch en passant par des interviews avec des personnes du domaine.

Defend Intelligence

Une chaîne assez généraliste dans son contenu sur l’intelligence artificielle avec des vidéos de vulgarisations, des tutoriels, ou encore des informations sur le monde de l’IA

Mooc :

Udemy – Le Deep Learning de A à Z – Hadelin de Ponteves, Kiril Eremenko, Charles Bordet (200€ (Mais souvent en promotion aux alentours de 10 euros))

Cours bien structuré avec des explications plutôt claires. Les exemples présentés sont pertinents. On regrette seulement le manque de mise à jour (Tensorflow 2) et le temps de réponse des formateurs…

Ressources en Anglais:

Ressources en anglais : livre deep learning par Goodfellow, Bendio et Courville

Livres

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems – Aurelien Geron (74 €)

Un livre qui couvre les différents algorithmes dans le domaine de l’intelligence artificielle. Des explications claires et des illustrations par des mises en pratiques. La nouvelle version du livre prend en compte tensorflow 2.0.

Neural Networks and Deep Learning – Michael Nielsen (Gratuit – en ligne)

Une introduction complète aux réseaux de neurones et à l’apprentissage profond. On y retrouve schéma, formules mathématiques et applications pratiques pour une parfaite compréhension.

Deep Learning – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (75 € ou Gratuit (en ligne))

Avec près de 800 pages sur le Deep Learning, vous trouverez dans ce livre (quasi) tout ce que vous vous demandez sur l’apprentissage profond. Axé sur la théorie, tous les concepts de base y sont abordés.

Site Internet :

PyImageSearch

Ce site traite à la base de vision par ordinateur. Cependant depuis plus de deux ans, Adrian traite de Deep Learning à travers de nombreux articles très bien construit. L’auteur à également publié un livre (Deep Learning for Computer Vision with Python) où il aborde de manière claire et précise les applications des réseaux de neurones au domaine de la vision par ordinateur.

Vidéos :

Siraj Raval

Des tutoriels, des interview, des challenges, des mini-projets, … Cette chaîne regroupe un nombre important de vidéos sur l’apprentissage profond.

Sentdex

Cette chaîne présente également un grand nombre de vidéos sur Python et le Deep Learning. De nombreux exemples pratiques y sont proposés.

Et les autres ressources ?

Cette liste de ressource ne comprend qu’un petit ensemble d’une gigantesque bibliothèque de ressources sur le Deep Learning. Ainsi, si vous trouvez de nouvelles ressources, je vous invite à en faire part dans les commentaires afin d’en faire profiter au plus de personnes possibles.


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