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Intelligence artificielle

Une approche moderne
4e édition

La bible en intelligence artificielle. Lire la suite

Écrit par des experts de renommée mondiale, ce livre est la référence incontournable en matière d'intelligence artificielle (IA) dont il présente et analyse tous les concepts : logique, probabilités, mathématiques discrètes et du continu, perception, raisonnement, apprentissage, prise de décision et action. Un traitement approfondi des sujets simples comme des sujets avancés permet aux étudiants d’acquérir une compréhension générale des frontières de l’IA sans compromettre ni la complexité et ni la rigueur.

Sa spécificité est de présenter l’IA à travers le concept d’agent intelligent. Les auteurs exposent comment un système réussit à percevoir son environnement de manière à analyser ce qui s’y passe, et comment il transforme la perception qu’il a de son environnement en actions concrètes. Cette approche intégratrice montre comment les différents sous-domaines de l’IA se combinent pour construire des applications capables de répondre à la complexité du monde réel. De plus, un très grand nombre de renvois entre les sections expose les connexions entre des domaines qui sont le plus souvent présentés comme indépendants.

Parmi les sujets couverts :

  • les contributions des mathématiques, de la théorie des jeux, de l’économie, de la théorie des probabilités, de la psychologie, de la linguistique et des neurosciences ;
  • les différentes manières de représenter formellement les connaissances relatives au monde qui nous entoure ainsi que le raisonnement logique fondé sur ces connaissances ;
  • les méthodes de raisonnement qui permettent d’établir des plans et donc de proposer des actions à entreprendre ;
  • la prise de décisions en environnement incertain : réseaux bayésiens et algorithmes tels que l’élimination de variables et MCMC (Markov Chain Monte-Carlo) ;
  • les méthodes d’apprentissage automatique (machine learning) employées pour générer les connaissances nécessaires aux composants de prise de décision : boosting, EM (expectation-minimization), machines à vecteurs support, réseaux de neurones, apprentissage profond (deep learning) ;
  • la perception avec le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur ainsi que l’action avec la robotique ;
  • l’avenir de l’IA et ses implications philosophiques et éthiques.

Chaque chapitre est illustré par de nombreux exemples et schémas, puis se termine par un résumé. Les exercices se trouvent en anglais sur la plateforme dédiée à l’ouvrage.

Cette 4e édition tient compte des derniers développements de la matière et présente les concepts de manière plus unifiée. Elle apporte un éclairage nouveau et couvre de manière élargie l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, l’apprentissage par transfert, les systèmes multi-agents, la robotique, le traitement du langage naturel, la causalité, la programmation probabiliste, le respect de la vie privée, l’équité et la sécurité.


Livre broché - 79,00 €
VitalSource eBook - 63,99 € DRM

Info

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Spécifications


Éditeur
Pearson
Édition
4
Auteur
Stuart Russell, Peter Norvig,
Traduit par
Laurent Miclet, Fabrice Popineau, Claire Cadet,
Langue
français
Mots clés
agent intelligent, deep learning, informatique, intelligence artificielle, machine learning
Catégorie (éditeur)
Manuels et lecture complémentaires > Sciences, techniques et médecine > Informatique scientifique
Catégorie (éditeur)
Manuels et lecture complémentaires > Sciences, techniques et médecine
Catégorie (éditeur)
Manuels et lecture complémentaires
BISAC Subject Heading
COM000000 COMPUTERS > COM004000 COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics
BIC subject category (UK)
U Computing & information technology > UYQ Artificial intelligence
Code publique Onix
05 Enseignement supérieur > 06 Professionnel et académique
CLIL (Version 2013-2019 )
3193 INFORMATIQUE
Description public visé
Professionnels : ingénieur, data analyst, data scientist, etc. - Étudiants : intelligence artificielle, machine learning, deep learning.
Date de première publication du titre
26 novembre 2021

Livre broché


Date de publication
26 novembre 2021
ISBN-13
978-2-3260-0221-0
Ampleur
Nombre de pages de contenu principal : 1000
Code interne
F0221
Format
19,5 x 26,5 cm
Prix
79,00 €
ONIX XML
Version 2.1, Version 3

VitalSource eBook


Date de publication
26 novembre 2021
ISBN-13
978-2-3260-5764-7
Ampleur
Nombre de pages de contenu principal : 1000
Code interne
F5764
Protection technique e-livre
DRM
Prix
60,65 €
ONIX XML
Version 2.1, Version 3

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Sommaire


Chapitre 1 - Introduction
Chapitre 2 - Agents intelligents
Chapitre 3 - Résolution de problèmes par exploration
Chapitre 4 - Exploration dans des environnements complexes
Chapitre 5 - Exploration en situation d'adversité et jeux
Chapitre 6 - Problèmes à satisfaction de contraintes
Chapitre 7 - Agents logiques
Chapitre 8 - Logique du premier ordre
Chapitre 9 - Inférence en logique du premier ordre
Chapitre 10 - Représentations des connaissances
Chapitre 11 - Planification automatique
Chapitre 12 - Quantification de l'incertitude
Chapitre 13 - Raisonnement probabiliste
Chapitre 14 - Raisonnement probabiliste temporel
Chapitre 15 - Programmation probabiliste
Chapitre 16 - Prises de décisions simples
Chapitre 17 - Prises de décisions complexes
Chapitre 18 - Prise de décisions en environnement multiagent
Chapitre 19 - Apprentissage à partir d'exemples
Chapitre 20 -  Apprentissage de modèles probabilistes
Chapitre 21 - Apprentissage profond
Chapitre 22 - Apprentissage par renforcement
Chapitre 23 - Traitement du langage naturel
Chapitre 24 - Apprentissage profond et traitement du langage naturel
Chapitre 25 - Vision artificielle
Chapitre 26 - Robotique
Chapitre 27 - Philosophie, éthique et sécurité en IA
Chapitre 28 - L’avenir de l’IA


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