3D studio Max / Cristian Immler

Public ISBD Titre : 3D studio Max Type de document : texte imprimé Auteurs : Cristian Immler ; Nathalie,Trad Pasero Editeur : Paris : Micro application Année de publication : 1997 Collection : Grand livre Importance : 1 vol.(1096 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7429-0754-0 Note générale : Index p.1071-1096 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique 3D Studio Max Logiciel Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Résumé : Détaille toutes les possibilités de ce logiciel qui ouvre la porte des mondes virtuels. Des exemples concrets accompagnent chaque étape. Côte titre : Fs/8120 3D studio Max [texte imprimé] / Cristian Immler ; Nathalie,Trad Pasero . - Paris : Micro application, 1997 . - 1 vol.(1096 p.) : ill. ; 24 cm. - (Grand livre) . ISBN : 978-2-7429-0754-0 Index p.1071-1096 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique 3D Studio Max Logiciel Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Résumé : Détaille toutes les possibilités de ce logiciel qui ouvre la porte des mondes virtuels. Des exemples concrets accompagnent chaque étape. Côte titre : Fs/8120

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Apports de l'intelligence artificielle au génie logiciel / Derek Partridge

Public ISBD Titre : Apports de l'intelligence artificielle au génie logiciel Type de document : texte imprimé Auteurs : Derek Partridge (1945-....), Auteur ; Eric Batard (19..-....), Traducteur Editeur : Paris : Masson Année de publication : 1989 Collection : Manuels informatiques masson Importance : 1 vol. (243 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-225-81593-5 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Génie logiciel Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Note de contenu : Sommaire 1- Vue d'ensemble et plan de base 2- Les grandes lignes de la méthodologie du génie logiciel 3- Intelligence artificielle: une excursion au pas de course 4- La méthodologie de développement de programmes en intelligence artificielle 5- L'introduction de l'intelligence artificielle dans le logicielle d'application 6- Intelligence artificielle et génie logiciel: une difficile 7- Un plan pour la révolution assorti d'une mise en garde 8- Quelques problèmes et quelques conclusions Côte titre : Fs/8160 Apports de l'intelligence artificielle au génie logiciel [texte imprimé] / Derek Partridge (1945-....), Auteur ; Eric Batard (19..-....), Traducteur . - Paris : Masson, 1989 . - 1 vol. (243 p.) : ill. ; 24 cm. - (Manuels informatiques masson) . ISBN : 978-2-225-81593-5 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Génie logiciel Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Note de contenu : Sommaire 1- Vue d'ensemble et plan de base 2- Les grandes lignes de la méthodologie du génie logiciel 3- Intelligence artificielle: une excursion au pas de course 4- La méthodologie de développement de programmes en intelligence artificielle 5- L'introduction de l'intelligence artificielle dans le logicielle d'application 6- Intelligence artificielle et génie logiciel: une difficile 7- Un plan pour la révolution assorti d'une mise en garde 8- Quelques problèmes et quelques conclusions Côte titre : Fs/8160

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Apprentissage artificiel / Antoine Cornuéjols

Public ISBD Titre : Apprentissage artificiel Type de document : texte imprimé Auteurs : Antoine Cornuéjols, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur Mention d'édition : 2e éd. Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2010 Collection : Algorithmes (Paris), ISSN 1625-113X Importance : 1 vol. (803 p.) Présentation : ill., couv. ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-12471-2 Note générale : Bibliogr. p. 765-795. Index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle Apprentissage automatique Algorithmes 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". 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. Note de contenu : Sommaire I. Les fondements de l'apprentissage 1. De l'apprentissage naturel à l'apprentissage artificiel 2. Première approche théorique de l'induction 3. L'environnement méthodologique de l'apprentissage II. Apprentissage par exploration 4. Induction et relation d'ordre : l'espace des versions 5. La programmation logique inductive 6. Transfert de connaissances et apprentissage par analogie 7. L'inférence grammaticale 8. Apprentissage par évolution simulée III. Apprentissage par optimisation 9. L'apprentissage de modèles linéaires 10. L'apprentissage de réseaux connexionnistes 11. L'apprentissage de réseaux bayésiens 12. L'apprentissage de modèles de Markov cachés 13. Apprentissage par inférence d'arbres IV. Apprentissage par approximation et interpolation 14. Méthode à noyaux 15. L'apprentissage bayésien et son approximation 16. L'apprentissage de réflexes par renforcement V. Au-delà de l'apprentissage supervisé 17. Apprentissage de combinaisons d'experts 18. La classification non supervisée et la fouille de données 19. L'apprentissage semi-supervisé 20. Vers de nouvelles tâches et de nouvelles questions 21. Analyse de l'induction : approfondissements et ouvertures VI. Annexes techniques Côte titre : Fs/19539,Fs/4613-4615,Fs/7119 Apprentissage artificiel [texte imprimé] / Antoine Cornuéjols, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur  . -  2e éd. . - Paris : Eyrolles, 2010 . - 1 vol. (803 p.) : ill., couv. ill. ; 24 cm. - (Algorithmes (Paris), ISSN 1625-113X) . ISBN : 978-2-212-12471-2 Bibliogr. p. 765-795. Index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Intelligence artificielle Apprentissage automatique Algorithmes 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". 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. Note de contenu : Sommaire I. Les fondements de l'apprentissage 1. De l'apprentissage naturel à l'apprentissage artificiel 2. Première approche théorique de l'induction 3. L'environnement méthodologique de l'apprentissage II. Apprentissage par exploration 4. Induction et relation d'ordre : l'espace des versions 5. La programmation logique inductive 6. Transfert de connaissances et apprentissage par analogie 7. L'inférence grammaticale 8. Apprentissage par évolution simulée III. Apprentissage par optimisation 9. L'apprentissage de modèles linéaires 10. L'apprentissage de réseaux connexionnistes 11. L'apprentissage de réseaux bayésiens 12. L'apprentissage de modèles de Markov cachés 13. Apprentissage par inférence d'arbres IV. Apprentissage par approximation et interpolation 14. Méthode à noyaux 15. L'apprentissage bayésien et son approximation 16. L'apprentissage de réflexes par renforcement V. Au-delà de l'apprentissage supervisé 17. Apprentissage de combinaisons d'experts 18. La classification non supervisée et la fouille de données 19. L'apprentissage semi-supervisé 20. Vers de nouvelles tâches et de nouvelles questions 21. Analyse de l'induction : approfondissements et ouvertures VI. Annexes techniques Côte titre : Fs/19539,Fs/4613-4615,Fs/7119

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Besoins informationnels et extraction d'information / Nicolas Turenne

Public ISBD Titre : Besoins informationnels et extraction d'information : vers une conscience artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Nicolas Turenne, Auteur Editeur : Paris : Hermès science publications-Lavoisier Année de publication : 2013 Collection : Collection Informatique (Paris. 1992), ISSN 1242-7691 Importance : 1 vol. (288 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-4507-5 Note générale : Bibliogr. p. 251-288. index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Neurosciences cognitives Intelligence artificielle Exploration de données Représentation des connaissances Informatique : Aspect cognitif Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Résumé : Cet ouvrage réconcilie la philosophie, la biologie, la sociologie et les sciences cognitives grâce à un dénominateur commun, la conscience. Il en présente un aspect particulier, le concept d'auto-motivation de champ d'activité en tant que moteur biologique d'un état de conscience, et dont l'informatique systémique permet de révéler l'existence. Si la conscience est mal définie, un cadre réduit permet d'en donner une définition plus précise, observable malgré toute la complexité psychologique, sociale et technique de l'individu. Ces observations sont de deux natures : une nature d'activité principale et une nature cognitivo-linguistique, modulées par des facteurs de contrôle intrinsèques et extrinsèques. L'argument exposé consiste à présenter un état de conscience relatif à la notion de besoin informationnel instinctif, donc physiologique, et dont les traces porteuses sur les supports physiques (revues, abonnements, etc.) ou numériques (sms, web, etc.), sont analysables par l'extraction de connaissances. Note de contenu : Sommaire Chapitre premier, La conscience, un objet d’étude ancien et actuel Chapitre deuxième, L’automotivation au quotidien Chapitre troisième, La notion de besoin Chapitre quatrième, Les modèles d’organisation sociale Chapitre cinquième, Les théories du moi Chapitre sixième, Les théories de la motivation en psychologie Chapitre septième, Les théories de la motivation en neurosciences Chapitre huitième, La modélisation du langage Chapitre neuvième, La modélisation computationnelle de la motivation Chapitre dixième, Hypothèse et contrôle d’une automotivation cognitive Chapitre onzième, Un modèle de l’automotivation qui associe langage et physiologie Chapitre douzième, Impact de l’automotivation sur l’information écrite Chapitre treizième, Les techniques non transversales de la fouille de textes Chapitre quatorzième, Les techniques transversales de la fouille de textes Chapitre quinzième, Domaines d’intérêt de la fouille de textes Côte titre : Fs/15177-15181 Besoins informationnels et extraction d'information : vers une conscience artificielle [texte imprimé] / Nicolas Turenne, Auteur . - Paris : Hermès science publications-Lavoisier, 2013 . - 1 vol. (288 p.) ; 24 cm. - (Collection Informatique (Paris. 1992), ISSN 1242-7691) . ISBN : 978-2-7462-4507-5 Bibliogr. p. 251-288. index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Neurosciences cognitives Intelligence artificielle Exploration de données Représentation des connaissances Informatique : Aspect cognitif Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Résumé : Cet ouvrage réconcilie la philosophie, la biologie, la sociologie et les sciences cognitives grâce à un dénominateur commun, la conscience. Il en présente un aspect particulier, le concept d'auto-motivation de champ d'activité en tant que moteur biologique d'un état de conscience, et dont l'informatique systémique permet de révéler l'existence. Si la conscience est mal définie, un cadre réduit permet d'en donner une définition plus précise, observable malgré toute la complexité psychologique, sociale et technique de l'individu. Ces observations sont de deux natures : une nature d'activité principale et une nature cognitivo-linguistique, modulées par des facteurs de contrôle intrinsèques et extrinsèques. L'argument exposé consiste à présenter un état de conscience relatif à la notion de besoin informationnel instinctif, donc physiologique, et dont les traces porteuses sur les supports physiques (revues, abonnements, etc.) ou numériques (sms, web, etc.), sont analysables par l'extraction de connaissances. Note de contenu : Sommaire Chapitre premier, La conscience, un objet d’étude ancien et actuel Chapitre deuxième, L’automotivation au quotidien Chapitre troisième, La notion de besoin Chapitre quatrième, Les modèles d’organisation sociale Chapitre cinquième, Les théories du moi Chapitre sixième, Les théories de la motivation en psychologie Chapitre septième, Les théories de la motivation en neurosciences Chapitre huitième, La modélisation du langage Chapitre neuvième, La modélisation computationnelle de la motivation Chapitre dixième, Hypothèse et contrôle d’une automotivation cognitive Chapitre onzième, Un modèle de l’automotivation qui associe langage et physiologie Chapitre douzième, Impact de l’automotivation sur l’information écrite Chapitre treizième, Les techniques non transversales de la fouille de textes Chapitre quatorzième, Les techniques transversales de la fouille de textes Chapitre quinzième, Domaines d’intérêt de la fouille de textes Côte titre : Fs/15177-15181

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Fs/15177	Fs/15177-15181	livre	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible
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Data scientist et langage R / Henri Laude

Public ISBD Titre : Data scientist et langage R : guide d'autoformation à l'exploitation intelligente des big data Type de document : texte imprimé Auteurs : Henri Laude, Auteur ; Eva Laude, Auteur Mention d'édition : 2e éd. Editeur : Saint-Herblain : Éd. ENI Année de publication : 2018 Collection : Epsilon (Saint-Herblain), ISSN 1960-3444 Importance : 1 vol. (811 p.) Présentation : ill. Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-01397-3 Note générale : Bibliogr. et webliogr. p. 769-771. Index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Données massives Apprentissage automatique Exploration de données Ordinateurs : Programmation R (logiciel) Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Résumé : Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences et que celles-ci contribuent à l'essor de l'Intelligence Artificielle. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R. Ainsi, les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre prérequis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet au lecteur : - de s'intégrer à une équipe de data scientists, - d'aborder la lecture d'articles de recherche en IA ou data sciences, - le cas échéant de développer en langage R, y compris ses propres algorithmes, des graphiques complexes et des tableaux de bord interactifs, - ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace. Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes classiques du "machine learning" (arbres de décision, réseaux neuronaux...), il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images. La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction, qui sans inexactitude ou vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs. Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr et peuvent être exécutés pas à pas. Note de contenu : Sommaire Introduction Premiers pas avec R Maîtriser les bases Techniques et algorithmes incontournables Cadre méthodologique du data scientist Traitement du langage naturel Graphes et réseaux Autres problèmes, autres solutions Feature Engineering Compléments utiles Full Stack R Partager ses analyses Cartographie TensorFlow Annexes Côte titre : Fs/24194-24195 Data scientist et langage R : guide d'autoformation à l'exploitation intelligente des big data [texte imprimé] / Henri Laude, Auteur ; Eva Laude, Auteur  . -  2e éd. . - Saint-Herblain : Éd. ENI, 2018 . - 1 vol. (811 p.) : ill. ; 21 cm. - (Epsilon (Saint-Herblain), ISSN 1960-3444) . ISBN : 978-2-409-01397-3 Bibliogr. et webliogr. p. 769-771. Index Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Données massives Apprentissage automatique Exploration de données Ordinateurs : Programmation R (logiciel) Index. décimale : 006.3 - Intelligence artificielle Résumé : Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences et que celles-ci contribuent à l'essor de l'Intelligence Artificielle. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R. Ainsi, les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre prérequis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet au lecteur : - de s'intégrer à une équipe de data scientists, - d'aborder la lecture d'articles de recherche en IA ou data sciences, - le cas échéant de développer en langage R, y compris ses propres algorithmes, des graphiques complexes et des tableaux de bord interactifs, - ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace. Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes classiques du "machine learning" (arbres de décision, réseaux neuronaux...), il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images. La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction, qui sans inexactitude ou vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs. Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr et peuvent être exécutés pas à pas. Note de contenu : Sommaire Introduction Premiers pas avec R Maîtriser les bases Techniques et algorithmes incontournables Cadre méthodologique du data scientist Traitement du langage naturel Graphes et réseaux Autres problèmes, autres solutions Feature Engineering Compléments utiles Full Stack R Partager ses analyses Cartographie TensorFlow Annexes Côte titre : Fs/24194-24195

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Fs/24194	Fs/24194-24195	livre	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible
Fs/24195	Fs/24194-24195	livre	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

L'intelligence artificielle pour les développeurs / Virginie Mathivet  

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Modélisation décisionnelle / Thibault Bourcy  

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Les réseaux de neurones / Pierre Borne

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Technologies des systèmes multi-agents et applications industrielles

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