"Alors que la popularité d’autres langages de programmation a pu fluctuer de manière significative, Python a résisté à l’épreuve du temps et s’est imposé comme un langage de choix pour de nombreux développeurs de tous niveaux, du débutant à l’expert."
(Permalink)

Présélection via : https://www.mediatheques.strasbourg.eu

# Livre
Le machine learning pour les nuls / John Paul Mueller, Luca Massaron
Le machine learning avec Python pour les nuls / John Paul Mueller, Luca Massaron
Machine learning : les fondamentaux / Matt Harrison > La couverture porte en plus : "Exploiter des données structurées en Python"
Introduction au machine learning / Chloé-Agathe Azencott
 
# Vidéos
Le Machine Learning - Construisez des modèles prédictifs grâce aux algorithmes de Machine Learning
L'Intelligence Artificielle - Réaliser des projets concrets d’Intelligence Artificielle en Python
Apprendre la Data Science avec R - Apprendre le langage R

Le Machine Learning
Edité par Toutapprendre / Skilleos
https://www.mediatheques.strasbourg.eu/Default/doc/TOUTAPPRENDRE/12235/le-machine-learning


L'Intelligence Artificielle
Edité par Toutapprendre / Skilleos
https://www.mediatheques.strasbourg.eu/Default/doc/TOUTAPPRENDRE/13095/l-intelligence-artificielle
(Permalink)

# Replicate : plateforme de modèles IA
https://www.premieroctet.com/blog/premiers-pas-avec-replicate (exemple caméra)
https://youtu.be/OjdIgxvZVYw?si=5Fcx7acZQKvvZw_c&t=561 (exemple création vidéo + explications seveurless + nocode)
https://replicate.com/explore

# Hugging Face : Centrale dans l’IA open source, car elle propose un service similaire à GitHub
- partage du codes, des données plus les modèles déjà entraînés.
https://www.leparisien.fr/high-tech/intelligence-artificielle-cest-quoi-hugging-face-la-pepite-francaise-valorisee-a-45-milliards-deuros-25-08-2023-QSZZY7WJ2RHRBDRUQJNEQDXW2M.php
https://www.youtube.com/watch?v=uD-9aHFII8A (exemple avec Stable diffusion + colab)
https://huggingface.co/

# Google Colab
https://www.youtube.com/watch?v=TpwNlP1nLag (code en python)
https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb
https://colab.research.google.com/


## En local

- LM Studio  LM Studio fonctionne sous macOS, Windows et Linux, permet  de télécharger des LLMs (Large Language Models) et de les faire tourner en local. https://korben.info/lm-studio-local-llms-integration-code-usage.html

- Ollama permet de charger des modèles LLM et de les faire fonctionner en fond de tâche sur son ordinateur.
https://klu.ai/glossary/ollama-fr
https://www.geeek.org/tutoriel-installation-llama-2-et-code-llama/
https://ollama.com/
https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file&ref=geeek.org#community-integrations

- onprem est conçu pour les développeurs Python pour faire tourner des models LLM :  https://www.bortzmeyer.org/onprem-debut.html

- GPT4All  modèle d’intelligence avec mention ggml, alors compatible   https://zonetuto.fr/intelligence-artificielle/ajouter-un-modele-au-format-ggml-dans-gpt4all-sur-linux-ubuntu/
http://actu.azqs.com/geeknik/p/i/?search=+GPT4All

- Stable Diffusion WebUI (SDXL  Stable Cascade) https://zonetuto.fr/intelligence-artificielle/installer-stable-diffusion-webui-en-local-sur-ubuntu-debian/

- Jam IA https://www.youtube.com/watch?v=iVYP2lyreAA
https://jan.ai/ : opensource

- Pinoccio / Pinokio : l'Installation d'Outils d'Intelligence Artificielle
https://proguideah.com/lordinateur-virtuel-pinokio-ai-vous-permet-dinstaller-dexecuter-et-dautomatiser-nimporte-quelle-application-dia-en-un-seul-clic-28524/
https://www.youtube.com/watch?v=EChic1SH2IY
https://pinokio.computer/
https://github.com/pinokiocomputer/pinokio

- developpement de plugin en local via plusieurs ia
https://floneum.com/
https://www.aixploria.com/floneum-ai-workflows/
https://fr.wikipedia.org/wiki/WebAssembly

- Edge computiing (local et frugal)
http://liens.azqs.com/GeekNik/?searchtags=ia+edge-computing
http://actu.azqs.com/geeknik/p/i/?a=normal&get=t_17
http://liens.azqs.com/GeekNik/?searchtags=ia+programmation
(Permalink)

< https://www.actuia.com/keras/pourquoi-utiliser-keras/  (Api TensorFlow, CNTK et Theano )
https://fr.wikipedia.org/wiki/Keras
Au moins cinq moteurs back-end sont pris en charge : TensorFlow, CNTK, Theano, MXNet et PlaidML.
# Interface des outils de Deep Learning de bas niveau :
https://fr.wikipedia.org/wiki/TensorFlow (bibliothèque cadriciel) Google
https://fr.wikipedia.org/wiki/Theano_(logiciel)
https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Cognitive_Toolkit  : Microsoft Cognitive Toolkit : Cntk
https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_MXNet :  MXNet Amazon

Voir aussi (pas inplémenté par Keras)
Apache Singa https://fr.wikipedia.org/wiki/Apache_SINGA
Caffe (vision)

# Torch
Torch https://en.wikipedia.org/wiki/Torch_(machine_learning) - Pytorch Installation https://www.youtube.com/watch?v=htWcyMnzpbA
FAST AI (librairie de Torch)
https://en.wikipedia.org/wiki/Fast.ai
https://www.fast.ai/
https://www.youtube.com/watch?v=q4K2-0Xz1Yo&list=PLFP-l2SPcexmeL_-u6ijcJ3OTFc2hALzr

# Librairie Scikit pour python
https://fr.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn
https://www.youtube.com/playlist?list=PLFP-l2SPcexk3Tq8cJO81iJpQKS-8OxGY (Apprentissage automatique exemple et infos)
https://www.youtube.com/watch?v=-Drka4rnX8w&list=PLFP-l2SPcexk3Tq8cJO81iJpQKS-8OxGY (PlayListe Apprentissage Automatique avec SciKit Learn)

Probablement la base des solutions techniques d’écoute des réseaux sociaux commerciaux : DigiMind, AmiSoftware, Linkfluence, https://jigsaw.google.com

ONNX : Open Neural Network Exchange
https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Neural_Network_Exchange

#IDE
RStudio : https://fr.wikipedia.org/wiki/RStudio
https://r.developpez.com/tutoriels/introduction-r-et-rstudio/

https://fr.wikipedia.org/wiki/Anaconda_(distribution_Python) + navigateur :  commande Conda >  pip > https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_Package_Index
https://www.pythoniste.fr/anaconda/les-environnements-virtuels-en-python-avec-anaconda/
https://fr.wikipedia.org/wiki/Anaconda_(installateur)


#Autres

https://www.developpez.net/forums/f921/general-developpement/algorithme-mathematiques/intelligence-artificielle/
https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep-learning_software
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle
"Gemini 1.5 pro en passe de changer le développement de logiciels ? Cette IA peut comprendre une base de code entière et proposer des correctifs" : http://actu.azqs.com/geeknik/p/i/?search=Gemini&a=normal
https://fr.wikipedia.org/wiki/Kaggle (Kaggle est une plateforme web interactive qui propose des compétitions d'apprentissage automatique en science des données.)

Voir aussi
https://liens.azqs.com/GeekNik/?searchtags=IA
(Permalink)