L'apprentissage de l'IA et du machine learning en ligne est difficile car les ressources disponibles sont soit trop dispersées, soit cachées derrière des paywalls. Je suis tombé par hasard sur AI/ML Bookshelf, une collection de livres open source sur GitHub, qui rassemble 13 ouvrages classiques sur l'IA et l'apprentissage automatique, partageables gratuitement. Il aborde des sujets fondamentaux tels que les questions d'entretien sur l'apprentissage profond, les principes des grands modèles de langage, l'apprentissage par renforcement et les fondements mathématiques de l'apprentissage automatique, ainsi que des contenus de pointe tels que l'ingénierie pratique des mots-clés et l'apprentissage par renforcement multi-agents. GitHub : https://t.co/gRWqDR8FCA Chaque ouvrage est précédé d'une brève introduction pour vous aider à trouver rapidement le contenu recherché. Par exemple, « Deep Learning Interviews » propose plus de 400 questions d'entretien soigneusement sélectionnées, tandis que « Math4ml » utilise des exemples intuitifs pour expliquer l'algèbre linéaire et la théorie des probabilités. Tous les ouvrages sont des versions que les auteurs ont autorisées à partager gratuitement. Vous pouvez les prévisualiser directement sur GitHub ou les télécharger sur votre appareil pour les lire. Les étudiants en intelligence artificielle peuvent les ajouter à leurs favoris pour les consulter ultérieurement.
