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L'intelligence artificielle pour les développeurs / Virginie Mathivet
Titre : L'intelligence artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en JAVA Type de document : texte imprimé Auteurs : Virginie Mathivet, Auteur Mention d'édition : 2e ?ed. Année de publication : C 2019 Importance : 1 vol. (500 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-01709-4 Prix : 45 EUR Note générale : Bibliogr. et webliogr. p. 467-485. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Java (langage de programmation) Index. décimale : 006.3 Résumé : Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particuli?erement aux d?eveloppeurs et ne n?ecessite pas de connaissances math?ematiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur pr?esente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les inspirations biologiques, physiques voire math?ematiques, puis les diff?erents concepts et principes (sans entrer dans les d?etails math?ematiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustr?es par des applications r?eelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple d'impl?ementation g?en?erique, compl?et?e par une application pratique, d?evelopp?ee en Java. Ces exemples de code ?etant g?en?eriques, ils sont facilement adaptables ?a de nombreuses applications Java 10, sans plugin ext?erieur. Les techniques d'Intelligence Artificielle d?ecrites sont : - Les syst?emes experts, permettant d'appliquer des r?egles pour prendre des d?ecisions ou d?ecouvrir de nouvelles connaissances. - La logique floue, permettant de contr?oler des syst?emes informatiques ou m?ecaniques de mani?ere beaucoup plus souple que les programmes traditionnels. - Les algorithmes de recherche de chemin, dont le A* tr?es utilis?e dans les jeux vid?eo pour trouver les meilleurs itin?eraires. - Les algorithmes g?en?etiques, utilisant la puissance de l'?evolution pour apporter des solutions ?a des probl?emes complexes. - Les principales m?etaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums ?a des probl?emes d'optimisation, avec ou sans contraintes. - Les syst?emes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements ?emergents ?a partir de plusieurs agents tr?es simples. - Les r?eseaux de neurones (et le deep learning), capables de d?ecouvrir et de reconna?itre des mod?eles, dans des suites historiques, des images ou encore des donn?ees. Pour aider le lecteur ?a passer de la th?eorie ?a la pratique, l'auteur propose en t?el?echargement, sur le site www.editions-eni.fr, sept projets Java (r?ealis?es avec NetBeans), un par technique d'Intelligence Artificielle. Chaque projet contient un package g?en?erique et un ou plusieurs packages sp?ecifiques ?a l'application propos?ee. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur ces diff?erentes techniques, une sitographie listant quelques articles pr?esentant des applications r?eelles, une annexe et un index. L'intelligence artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en JAVA [texte imprimé] / Virginie Mathivet, Auteur . - 2e ?ed. . - C 2019 . - 1 vol. (500 p.) : ill. ; 22 cm.
ISBN : 978-2-409-01709-4 : 45 EUR
Bibliogr. et webliogr. p. 467-485. Index
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Intelligence artificielle Java (langage de programmation) Index. décimale : 006.3 Résumé : Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particuli?erement aux d?eveloppeurs et ne n?ecessite pas de connaissances math?ematiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur pr?esente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les inspirations biologiques, physiques voire math?ematiques, puis les diff?erents concepts et principes (sans entrer dans les d?etails math?ematiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustr?es par des applications r?eelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple d'impl?ementation g?en?erique, compl?et?e par une application pratique, d?evelopp?ee en Java. Ces exemples de code ?etant g?en?eriques, ils sont facilement adaptables ?a de nombreuses applications Java 10, sans plugin ext?erieur. Les techniques d'Intelligence Artificielle d?ecrites sont : - Les syst?emes experts, permettant d'appliquer des r?egles pour prendre des d?ecisions ou d?ecouvrir de nouvelles connaissances. - La logique floue, permettant de contr?oler des syst?emes informatiques ou m?ecaniques de mani?ere beaucoup plus souple que les programmes traditionnels. - Les algorithmes de recherche de chemin, dont le A* tr?es utilis?e dans les jeux vid?eo pour trouver les meilleurs itin?eraires. - Les algorithmes g?en?etiques, utilisant la puissance de l'?evolution pour apporter des solutions ?a des probl?emes complexes. - Les principales m?etaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums ?a des probl?emes d'optimisation, avec ou sans contraintes. - Les syst?emes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements ?emergents ?a partir de plusieurs agents tr?es simples. - Les r?eseaux de neurones (et le deep learning), capables de d?ecouvrir et de reconna?itre des mod?eles, dans des suites historiques, des images ou encore des donn?ees. Pour aider le lecteur ?a passer de la th?eorie ?a la pratique, l'auteur propose en t?el?echargement, sur le site www.editions-eni.fr, sept projets Java (r?ealis?es avec NetBeans), un par technique d'Intelligence Artificielle. Chaque projet contient un package g?en?erique et un ou plusieurs packages sp?ecifiques ?a l'application propos?ee. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur ces diff?erentes techniques, une sitographie listant quelques articles pr?esentant des applications r?eelles, une annexe et un index. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité ISTA002395 006.3-02/01 LIVRE Salle de lecture informatique Disponible ISTA002396 006.3-02/02 LIVRE Salle de lecture informatique Disponible Introduction au deep learning / Eugene Charniak
Titre : Introduction au deep learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2021 Autre Editeur : 53-Mayenne : Jouve-print Collection : Info sup Importance : 1 vol. (162 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-081926-3 Prix : 26,90 EUR Note générale : Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Apprentissage profond Index. décimale : 006.3 Résumé : Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, ainsi qu'aux élèves ingénieurs.L'apprentissage profond (deep learning) a révolutionné l'intelligence artificielle et s'est très rapidement répandu dans de nombreux domaines d'activité.Grâce à une approche orientée projet , ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les réseaux de neurones à propagation avant jusqu'aux réseaux non supervisés.Conçu comme un manuel d'apprentissage synthétique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compréhension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement.Ces exemples sont étudiés avec le logiciel TensorFlow.Les notions théoriques sont illustrées et complétées par une quarantaine d'exercices, dont la moiti?e sont corrigés. Introduction au deep learning [texte imprimé] / Eugene Charniak, Auteur ; Anne Bohy, Traducteur . - Malakoff : Dunod : 53-Mayenne : Jouve-print, DL 2021 . - 1 vol. (162 p.) : ill. ; 24 cm. - (Info sup) .
ISBN : 978-2-10-081926-3 : 26,90 EUR
Bibliogr. et webliogr. p. 153-155. Index
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Mots-clés : Apprentissage profond Index. décimale : 006.3 Résumé : Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, ainsi qu'aux élèves ingénieurs.L'apprentissage profond (deep learning) a révolutionné l'intelligence artificielle et s'est très rapidement répandu dans de nombreux domaines d'activité.Grâce à une approche orientée projet , ce livre a pour but d'expliquer les bases du deep learning, depuis les réseaux de neurones à propagation avant jusqu'aux réseaux non supervisés.Conçu comme un manuel d'apprentissage synthétique, avec cours et exercices, il s'appuie sur des exemples dans des domaines comme la vision par ordinateur, la compréhension des langages naturels ou l'apprentissage par renforcement.Ces exemples sont étudiés avec le logiciel TensorFlow.Les notions théoriques sont illustrées et complétées par une quarantaine d'exercices, dont la moiti?e sont corrigés. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité ISTA002358 006.3-03/01 LIVRE Salle de lecture informatique Disponible Introduction au Machine Learning / Azencott
Titre : Introduction au Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Azencott (19..-..), Auteur Mention d'édition : [Nouvelle pr?esentation avec corrections] Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2019 Collection : Info sup Importance : 1 vol. (XI-227 p.) Présentation : ill., graph., fig., couv. ill. en coul Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-080153-4 Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage automatique Problèmes et exercices Données massives:Gestion Algorithmes Index. décimale : 006.3 Résumé : La 4e de couverture indique : "Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrées spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données. Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor. Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque probléme, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont illustrées et complétées par 86 exercices, tous corrigés." Introduction au Machine Learning [texte imprimé] / Azencott (19..-..), Auteur . - [Nouvelle pr?esentation avec corrections] . - Malakoff : Dunod, DL 2019 . - 1 vol. (XI-227 p.) : ill., graph., fig., couv. ill. en coul ; 24 cm. - (Info sup) .
ISBN : 978-2-10-080153-4
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Apprentissage automatique Problèmes et exercices Données massives:Gestion Algorithmes Index. décimale : 006.3 Résumé : La 4e de couverture indique : "Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrées spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données. Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor. Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque probléme, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont illustrées et complétées par 86 exercices, tous corrigés." Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité ISTA002359 006.3-04/01 LIVRE Salle de lecture informatique Disponible Manuel d'intelligence artificielle / Louis
Titre : Manuel d'intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Louis (1940-....), Auteur ; Okba Kazar (1962-....), Auteur Editeur : Lausanne : Presses polytechniques et universitaires romandes Année de publication : cop. 2009 Collection : Metis LyonTech Importance : 1 vol. (XVIII-757 p.) Présentation : ill., couv. ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-88074-819-7 Prix : 49,50 EUR Note générale : Notes bibliogr. Index
Diff. en FranceLangues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Manuel d'intelligence artificielle [texte imprimé] / Louis (1940-....), Auteur ; Okba Kazar (1962-....), Auteur . - Lausanne : Presses polytechniques et universitaires romandes, cop. 2009 . - 1 vol. (XVIII-757 p.) : ill., couv. ill. ; 24 cm. - (Metis LyonTech) .
ISBN : 978-2-88074-819-7 : 49,50 EUR
Notes bibliogr. Index
Diff. en France
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité ISTA002405 006.3-01/01 LIVRE Salle de lecture informatique Disponible ISTA002406 006.3-01/02 LIVRE Salle de lecture informatique Disponible