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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.
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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.
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« 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.
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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.
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« 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
Disponible100035419 K.45 BAR Livre Salle " Abraham Lincoln" AL-E7b A Consulter sur Place
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Titre : Intelligence artificielle : une approche moderne Type de document : texte imprimé Auteurs : Stuart Jonathan Russell (1962-....), Auteur ; Peter Norvig (1956-....), Auteur ; Fabrice Popineau (1964-....), Directeur de publication ; Laurent Miclet, Directeur de publication ; Claire Cadet, Traducteur Mention d'édition : 4e éd. Editeur : Paris : Pearson Année de publication : DL 2021 Importance : 1 vol. (XIV-985 p.) Présentation : ill. Format : 27 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-326-00221-0 Prix : 79 EUR Note générale : Bibliogr. p. 927-963. Notes bibliographiques. Index. Résumés Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : 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. Intelligence artificielle : une approche moderne [texte imprimé] / Stuart Jonathan Russell (1962-....), Auteur ; Peter Norvig (1956-....), Auteur ; Fabrice Popineau (1964-....), Directeur de publication ; Laurent Miclet, Directeur de publication ; Claire Cadet, Traducteur . - 4e éd. . - Paris : Pearson, DL 2021 . - 1 vol. (XIV-985 p.) : ill. ; 27 cm.
ISBN : 978-2-326-00221-0 : 79 EUR
Bibliogr. p. 927-963. Notes bibliographiques. Index. Résumés
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : 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. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 100035273 K.45 RUS Livre Salle " Abraham Lincoln" AL-E7e A Consulter sur Place
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