Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « 50 Algorithms Every Programmer Should Know » (50 algorithmes que tout programmeur devrait connaître) d'Imran Ahmad est apprécié pour sa couverture complète des algorithmes, en particulier en ce qui concerne l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Il s'adresse aussi bien aux débutants qu'aux programmeurs expérimentés, en fournissant des explications claires, des exemples Python et des applications pratiques. Alors que de nombreux critiques louent sa structure et sa clarté, certains expriment des inquiétudes quant à son étendue, mentionnant des problèmes d'édition et un manque d'approfondissement dans certains domaines.
Avantages:⬤ Une couverture complète des algorithmes, y compris les concepts fondamentaux, l'apprentissage automatique et l'IA.
⬤ Des explications claires et des exemples pratiques en Python rendent les sujets complexes accessibles.
⬤ Convient aussi bien aux débutants qu'aux programmeurs expérimentés.
⬤ Une structure bien organisée permet de naviguer facilement vers des sujets spécifiques.
⬤ Un style d'écriture attrayant qui simplifie les concepts mathématiques.
⬤ Inclut des applications du monde réel, améliorant la pertinence de l'apprentissage.
⬤ Utilisation de plateformes en nuage comme Google Colab pour faciliter l'exécution du code.
⬤ Quelques problèmes d'édition, y compris des références de code manquantes dans le texte.
⬤ Certains algorithmes, comme le quicksort et le mergesort, ne sont pas couverts en détail, tandis que les algorithmes moins utilisés peuvent être davantage mis en avant.
⬤ Sentiments mitigés quant à l'inclusion d'un large éventail de sujets sans approfondissement suffisant de chacun d'entre eux.
⬤ Il faut supposer un certain niveau de connaissances préalables en programmation et en mathématiques, ce qui peut ne pas convenir à des débutants complets.
(basé sur 42 avis de lecteurs)
Titre original :
50 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition: An unbeatable arsenal of algorithmic solutions for real-world problems
Contenu du livre :
Résoudre des problèmes informatiques classiques, des algorithmes fondamentaux, tels que le tri et la recherche, aux algorithmes modernes d'apprentissage automatique et de cryptographie.
Caractéristiques principales :
⬤ Discussion sur les architectures avancées d'apprentissage profond.
⬤ De nouveaux chapitres sur les modèles séquentiels expliquant les techniques modernes d'apprentissage profond, comme les LSTM, les GRU, les RNN et les grands modèles de langage (LLM).
⬤ Explorer des sujets plus récents, tels que la manière de gérer les biais cachés dans les données et l'explicabilité des algorithmes.
⬤ Les algorithmes de programmation et le choix des structures de données pour leur mise en œuvre optimale.
Description du livre :
La capacité à utiliser des algorithmes pour résoudre des problèmes du monde réel est une compétence indispensable pour tout développeur ou programmeur. Ce livre vous aidera non seulement à développer les compétences nécessaires pour sélectionner et utiliser un algorithme afin de résoudre des problèmes dans le monde réel en comprenant son fonctionnement.
Vous commencerez par une introduction aux algorithmes et découvrirez diverses techniques de conception d'algorithmes, avant d'explorer comment mettre en œuvre différents types d'algorithmes, à l'aide d'exemples pratiques. Au fur et à mesure que vous avancerez, vous vous familiariserez avec la programmation linéaire, le classement des pages et les graphes, et vous travaillerez même avec des algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre les mathématiques et la logique qui les sous-tendent.
Des études de cas vous montreront comment appliquer ces algorithmes de manière optimale avant de vous concentrer sur les algorithmes d'apprentissage profond et d'apprendre les différents types de modèles d'apprentissage profond ainsi que leur utilisation pratique.
Vous apprendrez également à connaître les modèles séquentiels modernes et leurs variantes, les algorithmes, les méthodologies et les architectures utilisés pour mettre en œuvre les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT.
Enfin, vous vous familiariserez avec les techniques qui permettent le traitement parallèle, ce qui vous donnera la possibilité d'utiliser ces algorithmes pour des tâches à forte intensité de calcul.
À la fin de ce livre de programmation, vous serez capable de résoudre des problèmes informatiques réels en utilisant un large éventail d'algorithmes.
Ce que vous apprendrez
⬤ Concevoir des algorithmes pour résoudre des problèmes complexes.
⬤ Se familiariser avec les réseaux neuronaux et les techniques d'apprentissage profond.
⬤ Explorer les structures de données et les algorithmes existants trouvés dans les bibliothèques Python.
⬤ Mettre en œuvre des algorithmes graphiques pour la détection des fraudes à l'aide de l'analyse des réseaux.
⬤ Travailler avec des algorithmes d'apprentissage automatique pour regrouper les tweets similaires et traiter les données Twitter en temps réel.
⬤ Créer un moteur de recommandation qui suggère des films pertinents aux abonnés.
⬤ Mettre en place une sécurité infaillible en utilisant le cryptage symétrique et asymétrique sur Google Cloud Platform.
A qui s'adresse ce livre :
Ce livre d'informatique s'adresse aux programmeurs ou aux développeurs qui souhaitent comprendre l'utilisation des algorithmes pour la résolution de problèmes et l'écriture de codes efficaces.
Que vous soyez un débutant cherchant à apprendre les algorithmes les plus utilisés de manière concise ou un programmeur expérimenté cherchant à explorer les algorithmes de pointe dans la science des données, l'apprentissage automatique et la cryptographie, vous trouverez ce livre utile.
Une expérience de la programmation en Python est indispensable, des connaissances en science des données sont utiles mais pas nécessaires.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781803247762 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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