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Intelligence artificielle / Russell, Stuart Jonathan
Titre : Intelligence artificielle : Avec plus de 500 exercices Type de document : texte imprimé Auteurs : Russell, Stuart Jonathan, Auteur ; Norvig, Peter, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Paris : Pearson education Année de publication : 2010 Importance : 1 vol. (1198 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7440-7455-4 Note générale : 978-2-7440-7455-4 Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle
Artificial intelligenceIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé :
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.Note de contenu :
Sommaire
artificielle
Résolution de problèmes
Connaissances, raisonnement et planification
Connaitre et penser l'incertain
Apprentissage
Communication, perception et actionCôte titre : Fs/13155-13159 Intelligence artificielle : Avec plus de 500 exercices [texte imprimé] / Russell, Stuart Jonathan, Auteur ; Norvig, Peter, Auteur . - 3e éd. . - Paris : Pearson education, 2010 . - 1 vol. (1198 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-7440-7455-4
978-2-7440-7455-4
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle
Artificial intelligenceIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé :
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.Note de contenu :
Sommaire
artificielle
Résolution de problèmes
Connaissances, raisonnement et planification
Connaitre et penser l'incertain
Apprentissage
Communication, perception et actionCôte titre : Fs/13155-13159 Exemplaires (5)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/13155 Fs/13155-13159 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/13156 Fs/13155-13159 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/13157 Fs/13155-13159 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/13158 Fs/13155-13159 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/13159 Fs/13155-13159 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleIntelligence artificielle et informatique théorique / Jean-Marc Alliot
Titre : Intelligence artificielle et informatique théorique Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Marc Alliot ; Thomas Schiex ; Pascal Brisset Mention d'édition : 2e éd Editeur : Toulouse : Cépaduès-éd. Année de publication : 2002 Importance : 1 vol. (543 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-85428-578-9 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique théorique
Intelligence artificielleIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le but de cet ouvrage, à vocation pédagogique, est de dégager les contours souvent flous de ce que l'on appelle Intelligence Artificielle et d'aider à mieux comprendre quelle est sa place dans l'informatique moderne. Pour bien saisir l'ensemble des enjeux, il est bon de poser le problème en termes précis.
C'est pourquoi les bases théoriques de l'Intelligence Artificielle (logique et résolution) et les fondements de l'Informatique théorique (calculabilité, complexité, lambda-calcul) sont développés dans la première et la deuxième partie de ce livre. Puis les principales techniques de l'Intelligence Artificielle sont exposées de façon détaillé dans la troisième partie : programmation des jeux (du classique alpha-beta aux jeux Conway en passant par SSS*), problèmes de satisfaction de contraintes, algorithmes de parcours d'arbres ou de graphes (A*,.).
Les langages modernes de l'Intelligence Artificielle, qu'ils fassent partie de la programmation logique (Prolog) ou de la programmation fonctionnelle (Caml) sont présentés dans la quatrième partie. La cinquième partie est consacrée aux méthodes d'apprentissage symbolique, neuromimétiques et par renforcement, ainsi qu'aux algorithmes génétiques. La conclusion tente de replacer l'Intelligence Artificielle dans son contexte social et philosophique, et de comprendre comment elle a pu susciter tant de discours différents et tant de polémiques.
Cet ouvrage offre un panorama des connaissances théoriques et techniques indispensables pour bien comprendre l'informatique d'aujourd'hui et évoluer vers ce que sera l'informatique de demainCôte titre : Fs/8362-8368 Intelligence artificielle et informatique théorique [texte imprimé] / Jean-Marc Alliot ; Thomas Schiex ; Pascal Brisset . - 2e éd . - Toulouse : Cépaduès-éd., 2002 . - 1 vol. (543 p.) ; 24 cm.
ISBN : 978-2-85428-578-9
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique théorique
Intelligence artificielleIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le but de cet ouvrage, à vocation pédagogique, est de dégager les contours souvent flous de ce que l'on appelle Intelligence Artificielle et d'aider à mieux comprendre quelle est sa place dans l'informatique moderne. Pour bien saisir l'ensemble des enjeux, il est bon de poser le problème en termes précis.
C'est pourquoi les bases théoriques de l'Intelligence Artificielle (logique et résolution) et les fondements de l'Informatique théorique (calculabilité, complexité, lambda-calcul) sont développés dans la première et la deuxième partie de ce livre. Puis les principales techniques de l'Intelligence Artificielle sont exposées de façon détaillé dans la troisième partie : programmation des jeux (du classique alpha-beta aux jeux Conway en passant par SSS*), problèmes de satisfaction de contraintes, algorithmes de parcours d'arbres ou de graphes (A*,.).
Les langages modernes de l'Intelligence Artificielle, qu'ils fassent partie de la programmation logique (Prolog) ou de la programmation fonctionnelle (Caml) sont présentés dans la quatrième partie. La cinquième partie est consacrée aux méthodes d'apprentissage symbolique, neuromimétiques et par renforcement, ainsi qu'aux algorithmes génétiques. La conclusion tente de replacer l'Intelligence Artificielle dans son contexte social et philosophique, et de comprendre comment elle a pu susciter tant de discours différents et tant de polémiques.
Cet ouvrage offre un panorama des connaissances théoriques et techniques indispensables pour bien comprendre l'informatique d'aujourd'hui et évoluer vers ce que sera l'informatique de demainCôte titre : Fs/8362-8368 Exemplaires (7)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/8362 Fs/8362-8368 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/8363 Fs/8362-8368 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/8364 Fs/8362-8368 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/8365 Fs/8362-8368 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/8366 Fs/8362-8368 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/8367 Fs/8362-8368 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/8368 Fs/8362-8368 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleL'intelligence artificielle par la pratique / Boi Faltings
Titre : L'intelligence artificielle par la pratique Type de document : texte imprimé Auteurs : Boi Faltings, Auteur ; Schumacher, Michael, Auteur Mention d'édition : 2e éd. entièrement revue Editeur : Lausanne : Presses polytechniques et universitaires romandes Année de publication : 2017 Importance : 1 vol. (409 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-88915-075-5 Note générale : Compléments en ligne disponibles à l'adresse http://www.intelligence-artificielle.ch
Bibliogr. p. [399]-403Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle :Manuels d'enseignement supérieur
Intelligence artificielle :Problèmes et exercicesIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé :
La 4e de couverture indique : "L'intelligence artificielle constitue l'un des fondements de l'informatique contemporaine et joue un rôle fondamental dans de très nombreuses applications ; Cet ouvrage présente l'ensemble des bases du domaine, comme la représentation de connaissances et l'inférence logique, le traitement d'informations incertaines, les méthodes de recherche et de résolution de problèmes par abduction, ainsi que les techniques d'apprentissage automatique supervisées, non-supervisées, et bio-inspirées ; Afin d'offrir une compréhension optimale de la matière, des applications et de nombreux exercices de programmation résolus sont présentés dans leur intégralité. Ceux-ci permettent au lecteur d'appréhender les mécanismes principaux de la discipline afin qu'il puisse les adapter à ses propres besoins. L'ouvrage est ainsi particulièrement indiqué aux étudiants de dernière année de Bachelor et de Master, ainsi qu'à tous ceux souhaitant s'initier à l'intelligence artificielle."Note de contenu :
Sommaire
Systèmes à base de connaissances
Connaissances et inférence
Algorithmes d'inférence
Représentation structurée des connaissances
Raisonnement basé sur des règles et systèmes experts
Traitement de l'information incertaine
Le raisonnement basé sur modèles
Résolution de problèmes par recherche
Satisfaction de contraintes
Diagnostic
Génération de plans
Apprentissage automatique
Induction de classifications simples à partir d'exemples
Apprentissage de classifications structurées
Apprentissage non supervisé
Solutions des exercicesCôte titre : Fs/23369-23370 L'intelligence artificielle par la pratique [texte imprimé] / Boi Faltings, Auteur ; Schumacher, Michael, Auteur . - 2e éd. entièrement revue . - Lausanne : Presses polytechniques et universitaires romandes, 2017 . - 1 vol. (409 p.) : ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-88915-075-5
Compléments en ligne disponibles à l'adresse http://www.intelligence-artificielle.ch
Bibliogr. p. [399]-403
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle :Manuels d'enseignement supérieur
Intelligence artificielle :Problèmes et exercicesIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé :
La 4e de couverture indique : "L'intelligence artificielle constitue l'un des fondements de l'informatique contemporaine et joue un rôle fondamental dans de très nombreuses applications ; Cet ouvrage présente l'ensemble des bases du domaine, comme la représentation de connaissances et l'inférence logique, le traitement d'informations incertaines, les méthodes de recherche et de résolution de problèmes par abduction, ainsi que les techniques d'apprentissage automatique supervisées, non-supervisées, et bio-inspirées ; Afin d'offrir une compréhension optimale de la matière, des applications et de nombreux exercices de programmation résolus sont présentés dans leur intégralité. Ceux-ci permettent au lecteur d'appréhender les mécanismes principaux de la discipline afin qu'il puisse les adapter à ses propres besoins. L'ouvrage est ainsi particulièrement indiqué aux étudiants de dernière année de Bachelor et de Master, ainsi qu'à tous ceux souhaitant s'initier à l'intelligence artificielle."Note de contenu :
Sommaire
Systèmes à base de connaissances
Connaissances et inférence
Algorithmes d'inférence
Représentation structurée des connaissances
Raisonnement basé sur des règles et systèmes experts
Traitement de l'information incertaine
Le raisonnement basé sur modèles
Résolution de problèmes par recherche
Satisfaction de contraintes
Diagnostic
Génération de plans
Apprentissage automatique
Induction de classifications simples à partir d'exemples
Apprentissage de classifications structurées
Apprentissage non supervisé
Solutions des exercicesCôte titre : Fs/23369-23370 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/23369 Fs/23369-23370 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/23370 Fs/23369-23370 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : L'intelligence artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en C# Type de document : texte imprimé Auteurs : Virginie Mathivet, Auteur Editeur : Saint-Herblain : Éd. ENI Année de publication : 2014 Collection : Collection Datapro, ISSN 1968-5491 Importance : 1 vol. (504 p.) Présentation : ill. Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7460-9215-0 Note générale : Webliogr. p. 479-489. Index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle
Logique floue
Algorithmes génétiques
Métaheuristiques
C# (langage de programmation)Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Résumé :
Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs. En effet, bien que l'IA soit un domaine présent en informatique depuis de nombreuses années, il est encore sous-utilisé. Les développeurs hésitent souvent à se lancer, rebutés par les connaissances mathématiques qu'ils pensent nécessaires à l'exploitation de ce domaine. Dans ce livre, les exemples donnés en C# permettent de les aider à passer de la théorie à la pratique. De plus ceux-ci étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit en Silverlight, sur Windows Phone, pour Windows 8 ou pour des applications .Net plus classiques. Ainsi, au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle existantes. Pour chaque technique, sont présentées les inspirations, biologiques, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Enfin, chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en C#, dont le code est disponible sur le site de l'éditeur. Les techniques d'Intelligence Artificielles décrites sont : Les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances. La logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels. Les algorithmes de recherche de chemin, dont le A* très utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs itinéraires. Les algorithmes génétiques, utilisant la puissance de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes. Les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums à des problèmes d'optimisation, avec ou sans contraintes. Les systèmes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples. Et les réseaux de neurones, capables de découvrir et de reconnaître des patterns, dans des suites historiques, des images ou encore des données. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur certaines techniques particulières, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un indexNote de contenu :
Sommaire
Systèmes experts
Logique floue
Recherche de chemins
Algorithmes génétiques
Mataheuristiques d'optimisation
Systèmes multi-agents
Réseaux de neuronesCôte titre : Fs/15341-15345 En ligne : https://www.pdfdrive.com/lintelligence-artificielle-pour-les-d%C3%A9veloppeurs-c [...] L'intelligence artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en C# [texte imprimé] / Virginie Mathivet, Auteur . - Saint-Herblain : Éd. ENI, 2014 . - 1 vol. (504 p.) : ill. ; 21 cm. - (Collection Datapro, ISSN 1968-5491) .
ISBN : 978-2-7460-9215-0
Webliogr. p. 479-489. Index
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle
Logique floue
Algorithmes génétiques
Métaheuristiques
C# (langage de programmation)Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Résumé :
Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs. En effet, bien que l'IA soit un domaine présent en informatique depuis de nombreuses années, il est encore sous-utilisé. Les développeurs hésitent souvent à se lancer, rebutés par les connaissances mathématiques qu'ils pensent nécessaires à l'exploitation de ce domaine. Dans ce livre, les exemples donnés en C# permettent de les aider à passer de la théorie à la pratique. De plus ceux-ci étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit en Silverlight, sur Windows Phone, pour Windows 8 ou pour des applications .Net plus classiques. Ainsi, au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle existantes. Pour chaque technique, sont présentées les inspirations, biologiques, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Enfin, chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en C#, dont le code est disponible sur le site de l'éditeur. Les techniques d'Intelligence Artificielles décrites sont : Les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances. La logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels. Les algorithmes de recherche de chemin, dont le A* très utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs itinéraires. Les algorithmes génétiques, utilisant la puissance de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes. Les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums à des problèmes d'optimisation, avec ou sans contraintes. Les systèmes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples. Et les réseaux de neurones, capables de découvrir et de reconnaître des patterns, dans des suites historiques, des images ou encore des données. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur certaines techniques particulières, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un indexNote de contenu :
Sommaire
Systèmes experts
Logique floue
Recherche de chemins
Algorithmes génétiques
Mataheuristiques d'optimisation
Systèmes multi-agents
Réseaux de neuronesCôte titre : Fs/15341-15345 En ligne : https://www.pdfdrive.com/lintelligence-artificielle-pour-les-d%C3%A9veloppeurs-c [...] Exemplaires (5)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/15345 Fs/15341-15345 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/15341 Fs/15341-15345 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/15342 Fs/15341-15345 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/15343 Fs/15341-15345 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/15344 Fs/15341-15345 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleL'intelligence artificielle pour les développeurs / Virginie Mathivet
Titre : L'intelligence artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en C# Type de document : texte imprimé Auteurs : Virginie Mathivet, Auteur Mention d'édition : 2e éd. Editeur : Saint-Herblain : Éd. ENI Année de publication : 2017 Importance : 1 vol. (521 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-01140-5 Note générale : 978-2-409-01140-5 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle
C# (langage de programmation)
Logique floue
Algorithmes génétiques
MétaheuristiquesIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé :
La 4e de couv. indique : "Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs et ne nécessite pas de connaissances mathématiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les inspirations biologiques, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en C#. Ces exemples de code étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit dans des applications .NET classiques, pour ASP.NET, ou encore des applications Windows 8 (et versions supérieures). Les techniques d'Intelligence Artificielle décrites sont : les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances ; la logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels ; les algorithmes de recherche de chemin, dont le A très utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs itinéraires ; les algorithmes génétiques, utilisant la puissance de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes ; les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums à des problèmes d'optimisation, avec ou sans contraintes ; les systèmes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples ; les réseaux de neurones (ou deep learning), capables de découvrir et de reconnaître des modèles, dans des suites historiques, des images ou encore des données. Pour aider le lecteur à passer de la théorie à la pratique, l'auteur propose en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr, sept projets Visual Studio 2017 (un par technique d'Intelligence Artificielle), développés en C#. Chaque projet contient une PCL, pour la partie générique, et une application (en mode console ou WPF selon les chapitres) pour la partie spécifique à l'application proposée. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur ces différentes techniques, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un index"
Note de contenu :
Sommaire
SYSTEMES EXPERTS
LOGIQUE FLOUE
RECHERCHE DE CHEMINS
ALGORITHMES GENETIQUES
METAHEURISTIQUES D'OPTIMISATION
SYSTEMES MULTI-AGENTS
RESEAU DE NEURONES
SITOGRAPHIECôte titre : Fs/23371 L'intelligence artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en C# [texte imprimé] / Virginie Mathivet, Auteur . - 2e éd. . - Saint-Herblain : Éd. ENI, 2017 . - 1 vol. (521 p.) : ill. ; 22 cm.
ISBN : 978-2-409-01140-5
978-2-409-01140-5
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle
C# (langage de programmation)
Logique floue
Algorithmes génétiques
MétaheuristiquesIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé :
La 4e de couv. indique : "Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs et ne nécessite pas de connaissances mathématiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les inspirations biologiques, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en C#. Ces exemples de code étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit dans des applications .NET classiques, pour ASP.NET, ou encore des applications Windows 8 (et versions supérieures). Les techniques d'Intelligence Artificielle décrites sont : les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances ; la logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels ; les algorithmes de recherche de chemin, dont le A très utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs itinéraires ; les algorithmes génétiques, utilisant la puissance de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes ; les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums à des problèmes d'optimisation, avec ou sans contraintes ; les systèmes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples ; les réseaux de neurones (ou deep learning), capables de découvrir et de reconnaître des modèles, dans des suites historiques, des images ou encore des données. Pour aider le lecteur à passer de la théorie à la pratique, l'auteur propose en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr, sept projets Visual Studio 2017 (un par technique d'Intelligence Artificielle), développés en C#. Chaque projet contient une PCL, pour la partie générique, et une application (en mode console ou WPF selon les chapitres) pour la partie spécifique à l'application proposée. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur ces différentes techniques, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un index"
Note de contenu :
Sommaire
SYSTEMES EXPERTS
LOGIQUE FLOUE
RECHERCHE DE CHEMINS
ALGORITHMES GENETIQUES
METAHEURISTIQUES D'OPTIMISATION
SYSTEMES MULTI-AGENTS
RESEAU DE NEURONES
SITOGRAPHIECôte titre : Fs/23371 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/23371 Fs/23371 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleL'intelligence artificielle pour les développeurs / Virginie Mathivet
PermalinkL'intelligence artificielle pour les développeurs / Virginie Mathivet
PermalinkIntelligence artificielle et robotique :Le Langage LISP / Michel Cayrol
PermalinkIntelligence artificielle / Melanie Mitchell
PermalinkInteraction design / Jenny Preece
PermalinkInterfacing With C++: Programming Realworld Applications / Jayantha Katupitiya
PermalinkInterfacing With C++: Programming Realworld Applications / Jayantha Katupitiya
PermalinkInternet et l'entreprise / Olivier Andrieu
PermalinkInternet:Les Fondamentaux / John R Levine
PermalinkInternet:Guide stratégique et pratique pour l'entreprise / Jean Haguet
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