Les livres ci-après sont à disposition des collaborateurs de la plateforme MatriCS. Si un livre vous intéresse, n’hésitez pas à nous contacter pour vérifier sa disponibilité et obtenir des informations sur les modalités de prêt.

Intelligence Artificielle

• Deep Reinforcement Learning Hands-On (2e édition) de M. Lapan (Ed. Packt) – 2020
• Deep Learning avec Keras et TensorFlow – Mise en oeuvre et cas concrets (2e édition) de A. Géron (Ed. Dunod) – 2020
• Machine Learning avec Scikit-Learn – Mise en oeuvre et cas concrets (2e édition) de A. Géron (Ed. Dunod) – 2019
• Algorithmique – Cours avec 957 exercices et 158 problèmes (3e édition) de T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest et C. Stein (Ed. Dunod) – 2019

Programmation

• Think Julia – How to Think Like a Computer Scientist de B. Lauwens et A. Downey (Ed. O’REILLY) – 2019
• Les circuits FPGA et le langage VHDL – Une introduction pour les programmeurs et par l’exemple de J. Sérot (Ed. Ellipses) – 2019
• GPU Parallel Program Development Using CUDA de T. Soyata (Ed. CRC Press) – 2018
• Effective Java – Best practices for the Java Platform – Updated for Java 9 (3e édition) de J. Bloch (Ed. Pearson) – 2018
• Débuter en Algorithmique avec MATLAB et SCILAB de J-P. Grenier (Ed. Ellipse) – 2007

Dynamique Moléculaire

• Molecular Dynamics With Deterministic and Stochastic Numerical Methods (Interdisciplinary Applied Mathematics 39) de B. Leimkuhler et C. Matthews (Ed. Springer) – 2015

Calcul HPC

• Informatique quantique – De la physique quantique à la programmation quantique en Q# de B. Prieur (Ed. eni) – 2019
• Calcul scientifique parallèle (2e édition) de F. Magoulès et F-X. Roux (Ed. Dunod) – 2017
• Job Scheduling Strategies for Parallel Processing (JSSPP 2018) de D. Klusacek, W. Cirne et N. Desai (Ed. Springer) – 2018

Réseau et Système

• Développement système sous Linux – Ordonnancement multitâche, gestion mémoire, communications, programmation réseau (5e édition) de C. Blaess (Ed. EYROLLES) – 2019