Où peut-on trouver des informations sur les réseaux de neurones artificiels ?

1. Cours et tutoriels en ligne :

* Coursera et edX : Proposer de nombreux cours sur les ANN, allant du niveau introduction au niveau avancé, souvent issus d'universités prestigieuses. Recherchez des cours sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones. Beaucoup proposent des options d’audit gratuites.

* Audace : Semblable à Coursera et edX, Udacity propose des parcours d'apprentissage structurés sur l'IA et l'apprentissage profond, souvent avec des projets pratiques.

* Fast.ai : Propose des cours pratiques et accessibles axés sur les applications d’apprentissage profond. Ils se concentrent moins sur les mathématiques théoriques que sur la mise en œuvre pratique.

* YouTube : De nombreuses excellentes chaînes proposent des tutoriels et des explications sur divers aspects des ANN. Recherchez des chaînes axées sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA. Soyez attentif à la qualité et à l’exactitude des informations ; vérifiez la crédibilité du téléchargeur.

* Académie Khan : Bien qu'elle ne soit pas entièrement dédiée aux ANN, la Khan Academy propose du matériel d'introduction sur des concepts connexes qui peuvent constituer une base.

2. Livres :

* "Deep Learning" par Goodfellow, Bengio et Courville : Ceci est considéré comme le manuel définitif sur l’apprentissage profond, couvrant un large éventail de sujets en profondeur. C'est mathématiquement rigoureux.

* "Reconnaissance de formes et apprentissage automatique" par Christopher Bishop : Un manuel classique couvrant les approches probabilistes de l'apprentissage automatique, y compris les réseaux de neurones.

* "Réseaux de neurones et apprentissage profond" par Michael Nielsen : Un livre en ligne disponible gratuitement qui fournit une bonne introduction au domaine. Il équilibre la théorie et les exemples pratiques.

* De nombreux autres livres sont disponibles couvrant des aspects spécifiques des ANN, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou les réseaux de neurones récurrents (RNN). Recherchez sur Amazon ou chez votre libraire préféré les « réseaux de neurones artificiels », « l'apprentissage en profondeur » ou les « réseaux de neurones ».

3. Documents et articles de recherche :

* arXiv : Un serveur de préimpression qui héberge de nombreux articles de recherche sur l'apprentissage automatique et les ANN. Vous pouvez trouver ici des recherches de pointe, souvent avant qu’elles ne soient publiées dans des revues.

* Bibliothèque numérique IEEE Xplore et ACM : Il s'agit de bibliothèques numériques contenant de nombreuses publications évaluées par des pairs sur les ANN et des domaines connexes. L'accès peut nécessiter des abonnements.

* Google Scholar : Un puissant moteur de recherche spécifiquement dédié à la littérature scientifique.

4. Documentation et blogs en ligne :

* Documentation TensorFlow et PyTorch : Il s'agit des sites Web de documentation de deux frameworks d'apprentissage profond populaires. Ils comprennent des didacticiels et des exemples, souvent accompagnés de code.

* Blogs et articles de chercheurs et de praticiens de l'IA : De nombreuses personnes et organisations publient des articles de blog et des articles expliquant les concepts et les avancées des ANN. Recherchez des sujets pertinents sur Google ou Medium.

Le choix de la bonne ressource dépend de votre parcours et de votre style d'apprentissage :

* Débutants : Commencez par des cours en ligne (Coursera, Udacity, Fast.ai), des tutoriels sur YouTube ou le livre en ligne de Michael Nielsen.

* Apprenants intermédiaires : Explorez des cours plus avancés et plongez dans le manuel « Deep Learning ».

* Apprenants avancés : Concentrez-vous sur les articles de recherche et les livres spécialisés sur les architectures ANN spécifiques.

N'oubliez pas de commencer par les bases et d'augmenter progressivement la complexité à mesure que vous développez votre compréhension. Bonne chance!