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Intelligence artificielle

Avec plus de 500 exercices

Traduit par Fabrice Popineau

L'intelligence artificielle à travers le concept d'agents intelligents, avec 500 exercices de réflexion, de programmation et d'approfondissement. Lire la suite

Écrit par les 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.

Sa spécificité est de présenter l'IA à travers le concept des agents intelligents. Les auteurs exposent comment un système réussit à percevoir son environnement de manière à analyser ce qu'il s’y passe, et comment il transforme la perception qu’il a de son environnement en actions concrètes.

Parmi les sujets couverts :
- les contributions historiques 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 méthodes qui permettent de prendre des décisions lors de l’établissement d’un projet, en tenant compte des étapes à venir ;
- 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 employées pour générer les connaissances exigées par les composants de prise de décision : les algorithmes de boosting, l’algorithme EM (expectation-minimization), l’apprentissage à base d’exemples et les méthodes à noyaux (machines à vecteurs support) ;
- les implications philosophiques et éthiques de l’IA.

Chaque chapitre est illustré par de nombreux exemples et s’achève par des activités, qui vont des exercices de réflexion à des exercices de programmation, en passant par l’approfondissement des méthodes décrites, soit plus de 500 activités au total.

Cette 3e édition tient compte des derniers développements de la matière, concernant notamment les représentations qu’un agent peut utiliser (atomique, factorisée, structurée), les environnements partiellement observables et non déterministes, les planifications contingente et hiérarchique, les modèles probabilistes du premier ordre, l’apprentissage automatique, la recherche et l’extraction d’information sur le web et l’apprentissage à partir de très grandes bases de données.


Livre broché - 75,00 €

Spécifications


Éditeur
Pearson
Édition
3
Auteur
Stuart Russell, Peter Norvig,
Traduit par
Fabrice Popineau,
Lu par
Laurent Miclet, Arthur Reutenauer,
Collection
Pearson Education
Langue
français
Mots clés
IA, manuel
Catégorie (éditeur)
www.pearson.fr > Manuels et lecture complémentaires > Sciences, techniques et médecine > Informatique scientifique
Code publique Onix
01 General / trade
CLIL (Version 2013 )
3193 INFORMATIQUE
Description public visé
Etudiants en informatique, écoles d'ingénieurs, ingénieurs R&D (licence, master, doctorat)
Date de première publication du titre
10 décembre 2010
Subject Scheme Identifier Code
Thema subject category: U

Livre broché


Details de produit
1
Date de publication
10 décembre 2010
ISBN-13
978-2-7440-7455-4
Ampleur
Nombre de pages de contenu principal : 1216
Code interne
7455
Format
17 x 24 x cm
Prix
75,00 €
ONIX XML
Version 2.1, Version 3

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Mesures

- Mesures
Le but affiché de devenir une référence est atteint. Le style érudit est assez agréable, et conviendra à tous les types de lecteurs : le professeur désirant traiter un chapitre en détail comme le curieux qui veut s'instruire et qui en effectuera une lecture plus "continue"

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L'avis d'un membre (Benwit) du club Développez.com

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Source
L'avis d'un membre (Benwit) du club Développez.com
J'ai trouvé l'ouvrage, bien que copieux, plutôt abordable. Je n'irais pas jusqu'à dire qu'il s'adresse à tout public mais si vous êtes intéressé par le domaine, pas seulement par l'aspect technique mais aussi par l'aspect philosophique, je vous le recommande.
 

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L'avis d'un membre (Julien Plu) du club Développez.com

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L'avis d'un membre (Julien Plu) du club Développez.com
Ce livre est le meilleure livre que j'ai pu lire sur le sujet de l'intelligence artificielle. Il aborde toutes les facettes de ce domaine avec des sujets d'actualités, ainsi en lisant ce livre on peut être au courant des problèmes et des solutions aux problèmes actuels. Les 500 exercices fournis vous aideront beaucoup à la compréhension des diverses leçons. Autre bon côté de ce livre, contrairement à certains de ses concurrents, il n'utilise pas de langage de programmation précis, tous les algorithmes sont écrits en pseudo-code. Ainsi tout le monde peut les implémenter dans le langage qu'il souhaite, car il ne privilégie pas les amateurs de tel ou tel langage de programmation. Malgré tout, les auteurs proposent sur leur dépôt en ligne l'implémentation des algorithmes dans quelques langages comme Java, Python et C++.
 

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Sommaire


I Intelligence artificielle
01. Introduction
02. Agents intelligents

II Résolution de problèmes
03. Résolution de problèmes par l'exploration
04. Au-delà de l'exploration classique
05. Exploration en situation d'adversité
06. Problèmes à satisfaction de contraintes

III Connaissances, raisonnement et planification
07. Agents logiques
08. Logique du premier ordre
09. L'inférence en logique du premier ordre
10. Planification classique
11. Planification et action dans le monde réel
12. Représentation des connaissances

IV Connaître et penser l'incertain
13. Quantification de l'incertitude
14. Raisonnement probabiliste
15. Raisonnement probabiliste temporel
16. Prises de décisions simples
17. Prises de décisions complexes

V Apprentissage
18. Apprendre à partir d'exemples
19. Connaissances et apprentissage
20. Apprentissage de modèles probabilistes
21. Apprentissage par renforcement

VI Communication, perception et action
22. Traitement du langage naturel
23. Langage naturel et communication
24. Perception
25. Robotique
26. Fondements philosophiques
27. IA : le présent et le futur

A. Rappels mathématiques
B. Notes sur les langages et les algorithmes


Extrait


Table des matières détaillée


Chapitre 1

Description
Introduction

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