11 meilleurs livres sur TensorFlow (mise à jour 2025)

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TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage profond open source développée et maintenue par Google. Elle propose une programmation de flux de données qui exécute une gamme de tâches d'apprentissage automatique. Elle a été conçue pour fonctionner sur plusieurs processeurs ou GPU et même sur des systèmes d'exploitation mobiles, et elle dispose de plusieurs wrappers dans des langages tels que Python, C++, ou Java.

Êtes-vous intéressé à acquérir les compétences de Tensorflow et à la recherche d'un excellent livre qui vous aidera à faire monter en flèche votre expertise Tensorflow ? Alors vous êtes au bon endroit.

Voici une liste organisée des meilleurs livres pour apprendre Tensorflow pour les débutants. Ces livres sont fortement recommandés par les experts Tensorflow et aident les étudiants à comprendre les principes fondamentaux de la programmation. Ces ressources vous guideront pour bâtir votre carrière dans ce domaine prometteur et feront de vous un meilleur développeur Tensorflow. Lire la suite...

Meilleurs livres Tensorflow pour les débutants

Titre de livre:	Nom de l'auteur:	Dernière édition:	Editeur:	Notes:	Lien :
Apprendre TensorFlow 2.0	Pramod Sing	Édition 1st	Apress		En savoir plus
Apprentissage profond avancé avec TensorFlow 2 et Keras	Rowel Atienza	2nd édition	Packt Publishing Limitée		En savoir plus
MinusculeML	Pete Gardien	Édition 1st	O'Reilly		En savoir plus
Traitement du langage naturel avec TensorFlow	Ainsihan Ganegedara	Édition 1st	Packt Publishing		En savoir plus
Projets d'apprentissage automatique TensorFlow	Ankit jaïn	Édition 1st	Packt Publishing		En savoir plus

1) Apprenez TensorFlow 2.0 : implémentez des modèles de Machine Learning et de Deep Learning avec Python

Learn TensorFlow est un livre écrit par Pramod Singh et Avish Manure. Le livre commence par présenter le framework TensorFlow 2.0 et les changements majeurs par rapport à sa dernière version. Le livre se concentre également sur la création de modèles d’apprentissage automatique supervisé à l’aide de TensorFlow.

Le livre explique également comment créer des modèles à l'aide d'estimateurs clients. Vous apprendrez également à utiliser TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Tout le code donné dans ce livre sera disponible sous forme de scripts exécutables sur Github.

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2) Apprentissage profond avancé avec TensorFlow 2 et Keras

Advanced Deep Learning avec TensorFlow 2 et Keras est un livre écrit par Rowel Atienza. Le livre vous enseigne quelques techniques avancées d’apprentissage en profondeur disponibles aujourd’hui.

Ce livre vous apprend également l'apprentissage profond, l'apprentissage non supervisé utilisant des informations mutuelles, la détection d'objets (SSD). Le livre montre également comment créer une IA efficace avec les techniques les plus récentes. Dans ce livre, vous découvrirez les GAN et comment ils peuvent débloquer de nouveaux niveaux de performances de l'IA.

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3) TinyML : apprentissage automatique avec TensorFlow Lite sur Arduino et microcontrôleurs à très faible consommation

TinyML : Machine Learning with TensorFlow Lite est un livre écrit par Pete Warden et Daniel Situnayke. Avec ce livre de référence d'apprentissage pratique, vous entrerez dans le domaine de TinyML. Le livre couvre l'apprentissage profond et les systèmes embarqués se combinent pour rendre possibles des choses étonnantes avec de petits appareils.

Ce livre est idéal pour les développeurs de logiciels et de matériel qui souhaitent créer des systèmes embarqués en utilisant machine learning.

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4) Traitement du langage naturel avec TensorFlow

Traitement du langage naturel avec TensorFlow est un livre écrit par Hushan Ganegedara. Dans ce livre, vous apprendrez également comment appliquer des modèles RNN hautes performances, des cellules à mémoire à court terme (LSTM), aux tâches PNL. Vous pourrez également explorer la traduction automatique neuronale et mettre en œuvre un traducteur automatique neuronal.

Après avoir lu ce livre, vous comprendrez la technologie PNL. Vous serez également en mesure d'appliquer TensorFlow dans des applications de Deep Learning NLP et d'apprendre à effectuer des tâches NLP spécifiques.

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5) Projets d'apprentissage automatique TensorFlow

TensorFlow Machine Learning Projects est un livre écrit par Ankit Jain, Armando Fandango et Amita Kapoor. Ce livre enseigne également comment construire des projets avancés. Vous serez également en mesure de relever des défis courants en utilisant les bibliothèques de l'écosystème TensorFlow.

Ce livre explique également comment créer des projets dans divers domaines du monde réel, auto-encodeurs, systèmes de recommandation, apprentissage par renforcement, etc. À la fin de ce livre de référence, vous aurez acquis l'expertise requise pour créer des projets d'apprentissage automatique.

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6) Vision par ordinateur pratique avec TensorFlow 2

Hands-On Computer Vision avec TensorFlow 2 est un livre écrit par Benjamin Planche et Eliot Andres. Ce livre vous aidera à explorer le cadre open source de Google pour l'apprentissage automatique. Vous comprendrez également comment bénéficier de l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour les tâches visuelles.

Le livre commence par les principes fondamentaux de la vision par ordinateur et de l'apprentissage profond. Le livre vous apprend également à créer un réseau neuronal à partir de zéro. Le livre vous aide à apprendre à classer les images avec des solutions modernes, telles que Inception et ResNet, et à extraire du contenu spécifique à l'aide de la méthode You Only Look Once (YOLO).

À la fin de ce livre de matériel d’étude, vous disposerez à la fois d’une compréhension théorique et de compétences pratiques. Il vous aide également à résoudre des problèmes avancés de vision par ordinateur.

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7) Apprentissage profond professionnel avec TensorFlow

Pro Deep Learning avec TensorFlow est un livre écrit par Santanu Pattanayak. Vous serez également capable de comprendre la compréhension mathématique et l’intuition. Il vous aide à inventer vous-même de nouvelles architectures et solutions d’apprentissage profond.

Le livre offre une expertise pratique pour que vous puissiez apprendre apprentissage profond à partir de zéro. Ce livre TensorFlow vous permettra de vous familiariser rapidement avec TensorFlow. Il vous aide à optimiser différentes architectures d'apprentissage en profondeur.

Le livre couvre de nombreux concepts pratiques de l'apprentissage profond qui sont pertinents dans n'importe quel secteur et sont mis en valeur dans ce livre. Le code donné dans ce document de référence est disponible sous la forme iPython cahiers et scripts.

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8) Apprentissage en profondeur pratique pour le cloud, le mobile et la périphérie

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile et Edge est un livre écrit par Anirudh Koul, Siddha Ganju et Meher Kasam. Ce livre vous apprend à créer des applications pratiques d'apprentissage en profondeur pour le cloud, les mobiles et les navigateurs.

Le livre vous apprend le processus de conversion d’une idée en quelque chose que les gens du monde réel peuvent utiliser. Ce livre explique également comment développer l'intelligence artificielle pour une gamme d'appareils, notamment Raspberry Pi et Google Coral. Vous obtiendrez également de nombreux conseils pratiques pour maximiser la précision et la vitesse du modèle.

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9) Deep Learning : l’approche d’un praticien

Deep Learning est un livre écrit par Josh Patterson et Adam Gibson. Ce guide pratique ne fournit pas seulement les informations les plus pratiques disponibles sur le sujet. Il vous aide également à commencer à créer des réseaux d'apprentissage en profondeur efficaces.

Vous découvrirez la théorie de l'apprentissage profond avant de présenter leur Deeplearning4j open source (DL4J). Il s'agit d'une bibliothèque permettant de développer des flux de travail de classe production. C'est l'un des meilleurs livres pour apprendre TensorFlow. En utilisant des exemples concrets, vous apprendrez facilement des méthodes et des stratégies.

FAQ

⚡ Qu'est-ce que TensorFlow ?

TensorFlow de Google est une bibliothèque d'apprentissage profond open source et la plus populaire pour la recherche et la production. TensorFlow in Python est une bibliothèque mathématique symbolique qui utilise le flux de données et la programmation différenciable pour effectuer diverses tâches axées sur la formation et l'inférence de réseaux neuronaux profonds.

📚 Quels sont les meilleurs livres TensorFlow ?

Voici quelques-uns des meilleurs livres TensorFlow :

• Apprenez TensorFlow 2.0 : implémentez des modèles de Machine Learning et de Deep Learning avec Python
• Apprentissage profond avancé avec TensorFlow 2 et Keras
• TinyML : apprentissage automatique avec TensorFlow Lite sur Arduino et microcontrôleurs à très faible consommation
• Traitement du langage naturel avec TensorFlow

🏅 Y a-t-il des prérequis pour TensorFlow Books ?

Ces livres Tensorflow sont conçus pour les débutants ayant peu ou pas d'expérience TensorFlow. Bien qu'une compréhension de base de Python serait formidable.