Apprentissage artificiel / Vincent Barra

Public ISBD Titre : Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes ; de Bayes et Hume au deep learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Vincent Barra, Auteur ; Antoine Cornuéjols, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur Mention d'édition : 4e éd. Editeur : Paris : Éditions Eyrolles Année de publication : DL 2021 Autre Editeur : 58-Clamecy : Impr. Laballery Collection : Algorithmes Importance : 1 vol. (VIII-990 p.) Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-416-00104-8 Prix : 56 EUR Note générale : Bibliogr. p. 935-978. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme « d'apprentissage artificiel ». La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.   À qui s'adresse ce livre ' Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.   « Le lecteur francophone a la chance d'avoir accès à un livre d'une telle ampleur, d'une telle profondeur et d'une telle qualité ». Stuart Russell. Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes ; de Bayes et Hume au deep learning [texte imprimé] / Vincent Barra, Auteur ; Antoine Cornuéjols, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur  . -  4e éd. . - Paris : Éditions Eyrolles : 58-Clamecy : Impr. Laballery, DL 2021 . - 1 vol. (VIII-990 p.) : ill. ; 23 cm. - (Algorithmes) . ISBN : 978-2-416-00104-8 : 56 EUR Bibliogr. p. 935-978. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme « d'apprentissage artificiel ». La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.   À qui s'adresse ce livre ' Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.   « Le lecteur francophone a la chance d'avoir accès à un livre d'une telle ampleur, d'une telle profondeur et d'une telle qualité ». Stuart Russell.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
100035423	K.45 BAR	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7b	Prêt possible Disponible
100035419	K.45 BAR	Livre	Salle " Abraham Lincoln"	AL-E7b	A Consulter sur Place Exclu du prêt

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