Bonjour à tous,
j’espère que vous vous portez tous bien en cette période bien compliquée pour tout le monde, et que pour tous ceux qui le peuvent vous restez bien chez vous.
Rester chez soi ce n’est pas forcément facile pour tout le monde selon les conditions matérielles (surface, nombre et âge des personnes, etc.), et si il y a bien une activité qui est plus apaisée et apaisante, c’est la lecture.
D’habitude je fais des booklogs dans lesquels je propose des livres papiers, mais celui du jour est un booklog 100% Kindle pour éviter de générer du contact physique entre personnes. Autre chose, d’habitude tous les liens sont de l’affiliation, aujourd’hui je n’en mets qu’un : ICI vers la boutique Kindle pour ceux qui y tiennent absolument, tous les autres liens sont sans affiliation.
Il n’y aura pas de commentaires, si un livre est dans la liste c’est que j’ai apprécié sa lecture.
Et c’est parti…
Pour se divertir l’esprit
- Thin Air, de Richard Morgan.
- Les crépusculaires, de Mathieu Gaborit.
- L’usage des armes, de Iain M. Banks.
- La colline des chagrins, de Ian Rankin.
- Les cafards, de Jo nesbo.
- les montagnes hallucinées, de H.P. Lovecraft.
Pour réfléchir
- Superintelligence, de Nick Bostrom.
- Le mythe de la singularité. Faut-il craindre l’IA, de J.-G. Ganascia.
- Le cygne noir : la puissance de l’imprévisible, de Nassim Nicholas Taleb.
- C’est (vraiment ?) moi qui décide, de Dan Ariely.
- IA, la plus grande mutation de l’histoire, de Kai-Fu Lee.
- Alexandria. Les pionniers oubliés du web, de Quentin Jardon.
Pour bosser ses algos et son code
- Think like a data scientist, de Brian Godsey
- Reinforcement learning: An introduction, de Richard S. Sutton et Andrew G. Barto.
- Machine learning: a probabilistic perspective, de Kevin P. Murphy.
- Apprendre à programmer avec Python 3, de Gérard Swinnen.
- Data Science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R, de Michel Lutz et Eric Biernat.
- The Theory of Incentives – The Principal–Agent Model, de Jean-Jacques Laffont et David Martimort.
Et voilà, pour les questions : en commentaires dans la courtoisie habituelle. Et bonne lecture !