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Auteur Vincent Barra |
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Apprentissage artificiel / Antoine Cornuéjols
Titre : Apprentissage artificiel : Deep learning, concepts et algorithmes Type de document : texte imprimé Auteurs : Antoine Cornuéjols, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur ; Vincent Barra, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2018 Collection : Algorithmes (Paris), ISSN 1625-113X Importance : 1 vol. (899 p.) Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-67522-1 Note générale : 978-2-212-67522-1 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle 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 troisième édition de ce livre a été 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. [Cit. 4e de coNote de contenu :
Sommaire
P. iii. Table des matières
P. ix. Notations
P. 1. I Des machines apprenantes !
P. 3. 1 Des algorithmes qui apprennent ?
P. 43. 2 Introduction à des approches théoriques de l'induction supervisée
P. 85. II L'induction exploitant la structure de l'espace des hypothèses
P. 87. 3 Exploitation d'une relation de généralité entre hypothèses
P. 111. 4 L'inférence grammaticale
P. 153. 5 La programmation logique inductive
P. 191. 6 La recherche de motifs dans les données
P. 213. 7 Apprentissage et théorie du domaine
P. 237. III L'induction par optimisation d'un critère inductif
P. 239. 8 L'apprentissage de modèles linéaires
P. 269. 9 L'apprentissage de réseaux connexionnistes
P. 301. 10 Apprentissage profond
P. 339. IV L'induction par comparaison à des exemples (et par collaboration)
P. 341. 11 Apprentissage par similarité
P. 371. 12 Méthodes à noyaux
P. 431. 13 Apprentissage par combinaison d'experts
P. 471. V L'apprentissage descriptif
P. 473. 14 Apprentissages non supervisés
P. 501. 15 Les changements de représentation
P. 531. 16 L'apprentissage bayésien et son approximation
P. 573. 17 L'apprentissage de réseaux bayésiens
P. 603. 18 L'apprentissage de modèles de Markov cachés
P. 627. VI Apprentissage en environnement non stationnaire
P. 629. 19 L'apprentissage de réflexes par renforcement
P. 671. 20 Nouveaux scénarios : apprentissages actif, en ligne et par transfert
P. 707. VII Aspects pratiques et suppléments
P. 790. 21 L'apprentissage semi-supervisé
P. 733. 22 Analyse de l'induction : approfondissement et ouvertures
P. 767. 23 Aspects pratiques de l'apprentissage
P. 817. VIII Annexes techniques
P. 819. 24 Annexes techniques
P. 851. Bibliographie
P. 891. Index
Côte titre : Fs/23260-23261 Apprentissage artificiel : Deep learning, concepts et algorithmes [texte imprimé] / Antoine Cornuéjols, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur ; Vincent Barra, Auteur . - 3e éd. . - Paris : Eyrolles, 2018 . - 1 vol. (899 p.) : ill. ; 23 cm. - (Algorithmes (Paris), ISSN 1625-113X) .
ISBN : 978-2-212-67522-1
978-2-212-67522-1
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle 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 troisième édition de ce livre a été 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. [Cit. 4e de coNote de contenu :
Sommaire
P. iii. Table des matières
P. ix. Notations
P. 1. I Des machines apprenantes !
P. 3. 1 Des algorithmes qui apprennent ?
P. 43. 2 Introduction à des approches théoriques de l'induction supervisée
P. 85. II L'induction exploitant la structure de l'espace des hypothèses
P. 87. 3 Exploitation d'une relation de généralité entre hypothèses
P. 111. 4 L'inférence grammaticale
P. 153. 5 La programmation logique inductive
P. 191. 6 La recherche de motifs dans les données
P. 213. 7 Apprentissage et théorie du domaine
P. 237. III L'induction par optimisation d'un critère inductif
P. 239. 8 L'apprentissage de modèles linéaires
P. 269. 9 L'apprentissage de réseaux connexionnistes
P. 301. 10 Apprentissage profond
P. 339. IV L'induction par comparaison à des exemples (et par collaboration)
P. 341. 11 Apprentissage par similarité
P. 371. 12 Méthodes à noyaux
P. 431. 13 Apprentissage par combinaison d'experts
P. 471. V L'apprentissage descriptif
P. 473. 14 Apprentissages non supervisés
P. 501. 15 Les changements de représentation
P. 531. 16 L'apprentissage bayésien et son approximation
P. 573. 17 L'apprentissage de réseaux bayésiens
P. 603. 18 L'apprentissage de modèles de Markov cachés
P. 627. VI Apprentissage en environnement non stationnaire
P. 629. 19 L'apprentissage de réflexes par renforcement
P. 671. 20 Nouveaux scénarios : apprentissages actif, en ligne et par transfert
P. 707. VII Aspects pratiques et suppléments
P. 790. 21 L'apprentissage semi-supervisé
P. 733. 22 Analyse de l'induction : approfondissement et ouvertures
P. 767. 23 Aspects pratiques de l'apprentissage
P. 817. VIII Annexes techniques
P. 819. 24 Annexes techniques
P. 851. Bibliographie
P. 891. Index
Côte titre : Fs/23260-23261 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/23260 Fs/23260-23261 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Sorti jusqu'au 09/01/2024Fs/23261 Fs/23260-23261 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleInformatique MP2I-MPI / Vincent Barra
Titre : Informatique MP2I-MPI : CPGE 1re et 2e années Type de document : texte imprimé Auteurs : Vincent Barra, Auteur Importance : 1 vol. (491 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-05451-6 Note générale : La couv. porte en plus : "nouveaux programmes"
IndexLangues : Français (fre) Catégories : Informatique Index. décimale : 005.13 Langages de programmation (codage des programmes, éditeurs de texte conçus spécialement pour le codage des programmes, générateurs d'application ; langages déclaratifs, non procéduraux) Résumé : Cet ouvrage aborde en profondeur et de manière très illustrée l'ensemble des points du programme de MP2I et de MPI et propose ainsi :
- une revue large des principaux types d'algorithmes et de leurs paradigmes. Les principes méthodologiques de ces algorithmes sont décrits, leurs implémentations en C et OCaml, les deux langages au programme, proposées, et des exemples applicatifs développés ;
- des notions de programmation, à la fois théoriques et pratiques, avec le développement des algorithmes en C et OCaml ;
- la théorie des langages formels et leur manipulation par des automates finis ;
- une introduction aux bases de données et une description applicative en langage SQL ;
- des éléments de logique et de calcul propositionnel ;
- une introduction à la gestion des ressources mémoire et des problèmes de synchronisation et de concurrence dans une machine.
Pour chacune de ces parties, les notions théoriques sont introduites, les différents algorithmes et méthodes développés et de nombreux exemples viennent illustrer chaque concept. Des exercices corrigés permettent de mettre en pratique les différents éléments abordés.Côte titre : Fs/25011-25012 Informatique MP2I-MPI : CPGE 1re et 2e années [texte imprimé] / Vincent Barra, Auteur . - [s.d.] . - 1 vol. (491 p.) : ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-340-05451-6
La couv. porte en plus : "nouveaux programmes"
Index
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Index. décimale : 005.13 Langages de programmation (codage des programmes, éditeurs de texte conçus spécialement pour le codage des programmes, générateurs d'application ; langages déclaratifs, non procéduraux) Résumé : Cet ouvrage aborde en profondeur et de manière très illustrée l'ensemble des points du programme de MP2I et de MPI et propose ainsi :
- une revue large des principaux types d'algorithmes et de leurs paradigmes. Les principes méthodologiques de ces algorithmes sont décrits, leurs implémentations en C et OCaml, les deux langages au programme, proposées, et des exemples applicatifs développés ;
- des notions de programmation, à la fois théoriques et pratiques, avec le développement des algorithmes en C et OCaml ;
- la théorie des langages formels et leur manipulation par des automates finis ;
- une introduction aux bases de données et une description applicative en langage SQL ;
- des éléments de logique et de calcul propositionnel ;
- une introduction à la gestion des ressources mémoire et des problèmes de synchronisation et de concurrence dans une machine.
Pour chacune de ces parties, les notions théoriques sont introduites, les différents algorithmes et méthodes développés et de nombreux exemples viennent illustrer chaque concept. Des exercices corrigés permettent de mettre en pratique les différents éléments abordés.Côte titre : Fs/25011-25012 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/25011 Fs/25011-25012 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/25012 Fs/25011-25012 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleLe traitement numérique des images en C++ / David Tschumperlé
Titre : Le traitement numérique des images en C++ : implémentation d'algorithmes avec la bibliothèque Clmg Type de document : texte imprimé Auteurs : David Tschumperlé (1976-....), Auteur ; Christophe Tilmant, Auteur ; Vincent Barra, Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 2021 Importance : 1 vol. (317 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-04596-5 Note générale : Bibliogr. p. 309-312. Index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 621.3 Éclairage, électronique, électrotechnique, génie informatique, optique appliquée Résumé :
Cet ouvrage présente la théorie du traitement numérique des images, et
implémentations d'algorithmes en C++, utilisant la bibliothèque CImg.
Il couvre de manière large le domaine du traitement numérique des ima
ges, et proposer des implémentations pratiques et fonctionnelles de ch
aque méthode décrite théoriquement. Il s'adresse aux étudiants, enseig
nants, ingénieurs, développeurs et chercheurs dans le domaine du trait
ement de données numérique.Côte titre : Fs/24820-24822 Le traitement numérique des images en C++ : implémentation d'algorithmes avec la bibliothèque Clmg [texte imprimé] / David Tschumperlé (1976-....), Auteur ; Christophe Tilmant, Auteur ; Vincent Barra, Auteur . - Paris : Ellipses, 2021 . - 1 vol. (317 p.) : ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-340-04596-5
Bibliogr. p. 309-312. Index
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 621.3 Éclairage, électronique, électrotechnique, génie informatique, optique appliquée Résumé :
Cet ouvrage présente la théorie du traitement numérique des images, et
implémentations d'algorithmes en C++, utilisant la bibliothèque CImg.
Il couvre de manière large le domaine du traitement numérique des ima
ges, et proposer des implémentations pratiques et fonctionnelles de ch
aque méthode décrite théoriquement. Il s'adresse aux étudiants, enseig
nants, ingénieurs, développeurs et chercheurs dans le domaine du trait
ement de données numérique.Côte titre : Fs/24820-24822 Exemplaires (3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/24820 Fs/24820-24822 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/24821 Fs/24820-24822 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/24822 Fs/24820-24822 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible