# Références

### git

- [Petit guide pour bien démarrer avec Git](https://rogerdudler.github.io/git-guide/index.fr.html) - *par Roger Dudler*
- [Atlassian git tutorials](https://www.atlassian.com/git/tutorials) - tutoriels de tous niveaux avec schémas - *par Atlassian*
- [gitignore.io](https://gitignore.io) - générateur de fichier `.gitignore` pour des langages donnés

### Analyse de données avec Python

- [Scipy lectures](https://scipy-lectures.org) - SITE WEB - *par Gael Varoquaux*
- [Python data science handbook](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/) - LIVRE NUMERIQUE - *par Jake VanderPlas*

### scikit-learn
- [scikit-learn tutorial](https://github.com/INRIA/scikit-learn-mooc) - tutoriels `scikit-learn` repris dans les TP de ce cours - *par l'équipe française de développement de `scikit-learn`*
- [Intermediate ML workshops](https://github.com/amueller/ml-workshop-1-of-4) - ensemble de 4 cours de niveau intermédiaire `scikit-learn` - *par Andrea Mueller*

### Réseaux de neurones et deep learning

- [Comprendre les réseaux de neurones (anglais)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi) - VIDEOS - *par 3BLUE1BROWN, excellent vulgarisateur sur YouTube*
- [Convolutional Neural Networks for Visual Recognition](https://cs231n.github.io/) - COURS DE STANFORD - *par Andrej Karpathy, un des premiers cours sur le sujet, très pédagogue*
- [Natural Language Processing with Deep Learning](https://web.stanford.edu/class/cs224n/) - COURS de STANFORD sur le traitement du langage
- [Deep Learning Book](https://www.deeplearningbook.org/) - LIVRE NUMERIQUE - *par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, des pionniers du domaine*