L'intelligence artificielle par la pratique
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L'intelligence artificielle par la pratique

  1. 421 pages
  2. French
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  4. Disponible sur iOS et Android
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L'intelligence artificielle par la pratique

À propos de ce livre

L'intelligence artificielle constitue l'un des fondements de l'informatique contemporaine et joue un rôle fondamental dans de très nombreuses applications. Cet ouvrage présente l'ensemble des bases du domaine, comme la représentation de connaissances et l'inférence logique déductive, le traitement d'informations incertaines, les méthodes de recherche et de résolution de problèmes par abduction, ainsi que les techniques d'apprentissage automatique supervisées, non supervisées et bio-inspirées. La deuxième édition est complétée par les techniques d'inférence probabilistes et d'apprentissage qui se sont développées récemment. A la différence d'autres ouvrages plus théoriques, ce manuel se veut délibérément pratique et présente l'intelligence artificielle dans le cadre de son application à la résolution de problèmes réels. Afin d'offrir une compréhension optimale de la matière, des applications et de nombreux exercices de programmation résolus sont présentés dans leur intégralité. Ceux-ci permettent au lecteur d'appréhender les mécanismes principaux de la discipline afin qu'il puisse les adapter à ses propres besoins. L'ouvrage est ainsi particulièrement indiqué aux étudiants de dernière année de Bachelor et ceux de Master, ainsi qu'à toutes les personnes qui souhaitent s'initier à l'intelligence artificielle.

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Informations

Éditeur
EPFL PRESS
Année
2017
Imprimer l'ISBN
9782889150755
ISBN de l'eBook
9782889146048

Table des matières

  1. Avant-propos
  2. Table des matières
  3. 1 Introduction
  4. 2 Connaissances et inférence
  5. 3 Algorithmes d'inférence
  6. 4 Représentation structurée des connaissances
  7. 5 Raisonnement basé sur des règles et systèmes experts
  8. 6 Traitement de l'information incertaine
  9. 7 Résolution de problèmes par recherche
  10. 8 Satisfaction de contraintes
  11. 9 Diagnostic
  12. 10 Génération de plans
  13. 11 Induction de modèles paramètriques  a partir d'exemples
  14. 12 Apprentissage de classifications structurées
  15. 13 Apprentissage non supervisé
  16. 14 Apprentissage bio-inspiré
  17. Solutions des exercices
  18. Bibliographie
  19. Index

Foire aux questions

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