Titre :	l'intelligence artificielle par la pratique
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Boi Falting, Auteur ; Michael Shumacher, Auteur
Editeur :	romandes : PPUR
Année de publication :	2009
Importance :	382 p
Format :	24 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-88074-764-0
Langues :	Français (fre)
Mots-clés :	l'intelligence artificielle  algorithme  traitement de l'information  Algorithmes
Index. décimale :	005
Résumé :	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 déductive, 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. La deuxième édition est complétée par les techniques d'inférence probabilistes et d'apprentissage qui se sont développées récemment. A la différence d'autres ouvrages plus théoriques, ce manuel se veut délibérément pratique et présente l'intelligence artificielle dans le cadre de son application à la résolution de problèmes réels. 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 ceux de Master, ainsi qu'à toutes les personnes qui souhaitent 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 exercices
En ligne :	https://www.recyclivre.com/media/cache/sylius_shop_product_original/b4/67/078e48 [...]

l'intelligence artificielle par la pratique [texte imprimé] / Boi Falting, Auteur ; Michael Shumacher, Auteur . - romandes : PPUR, 2009 . - 382 p ; 24 cm.
ISBN : 978-2-88074-764-0
Langues : Français (fre)

Mots-clés :	l'intelligence artificielle  algorithme  traitement de l'information  Algorithmes
Index. décimale :	005
Résumé :	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 déductive, 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. La deuxième édition est complétée par les techniques d'inférence probabilistes et d'apprentissage qui se sont développées récemment. A la différence d'autres ouvrages plus théoriques, ce manuel se veut délibérément pratique et présente l'intelligence artificielle dans le cadre de son application à la résolution de problèmes réels. 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 ceux de Master, ainsi qu'à toutes les personnes qui souhaitent 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 exercices
En ligne :	https://www.recyclivre.com/media/cache/sylius_shop_product_original/b4/67/078e48 [...]