Intelligence artificielle 3e édition : Avec plus de 500 exercices par Stuart Russel

September 17, 2019

Intelligence artificielle 3e édition : Avec plus de 500 exercices par Stuart Russel

Titre de livre: Intelligence artificielle 3e édition : Avec plus de 500 exercices

Auteur: Stuart Russel

Date de sortie: December 10, 2010

Broché: 1200 pages

ISBN: 2744074551

Éditeur: PEARSON EDUCATION

Intelligence artificielle 3e édition : Avec plus de 500 exercices par Stuart Russel est disponible au téléchargement en format PDF et EPUB. Ici, vous pouvez accéder à des millions de livres. Tous les livres disponibles pour lire en ligne et télécharger sans avoir à payer plus.

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 métho