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Auteur Stuart Russell (1962-....) |
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Intelligence artificielle / Stuart Russell
Titre : Intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Stuart Russell (1962-....), ; Peter Norvig (1956-....), ; Fabrice Popineau, Editeur scientifique ; Marie-C©cile Baland, ; David de Loenzien, ; Patrick Haond, Mention d'édition : 3e ©dition. Editeur : [Paris] : Pearson Année de publication : copyright 2010. Importance : 1 vol. (XVI-1198 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7440-7455-4 Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006 Résumé : "crit par les experts de renomm©e mondiale, ce livre est la r©f©rence incontournable en mati¨re d'intelligence artificielle (IA) dont il pr©sente et analyse tous les concepts : logique, probabilit©s, math©matiques discr¨tes et du continu, perception, raisonnement, apprentissage, prise de d©cision et action.Sa sp©cificit© est de pr©senter l'IA travers le concept des agents intelligents. Les auteurs exposent comment un syst¨me r©ussit percevoir son environnement de mani¨re analyser ce qu'il s'y passe, et comment il transforme la perception qu'il a de son environnement en actions concr¨tes. Parmi les sujets couverts : les contributions historiques des math©matiques, de la th©orie des jeux, de l'©conomie, de la th©orie des probabilit©s, de la psychologie, de la linguistique et des neurosciences ; les m©thodes qui permettent de prendre des d©cisions lors de l'©tablissement d'un projet, en tenant compte des ©tapes venir ; les diff©rentes mani¨res de repr©senter formellement les connaissances relatives au monde qui nous entoure ainsi que le raisonnement logique fond© sur ces connaissances ; les m©thodes de raisonnement qui permettent d'©tablir des plans et donc de proposer des actions entreprendre ; la prise de d©cisions en environnement incertain : r©seaux bay©siens et algorithmes tels que l'©limination de variables et MCMC (Markov Chain Monte-Carlo) ; les m©thodes employ©es pour g©n©rer les connaissances exig©es par les composants de prise de d©cision : les algorithmes de boosting, l'algorithme EM (expectation-minimization), l'apprentissage base d'exemples et les m©thodes noyaux (machines vecteurs support) ; les implications philosophiques et ©thiques de l'IA. Chaque chapitre est illustr© par de nombreux exemples et s'ach¨ve par des activit©s, qui vont des exercices de r©flexion des exercices de programmation, en passant par l'approfondissement des m©thodes d©crites, soit plus de 500 activit©s au total. Cette 3e ©dition tient compte des derniers d©veloppements de la mati¨re, concernant notamment les repr©sentations qu'un agent peut utiliser (atomique, factoris©e, structur©e), les environnements partiellement observables et non d©terministes, les planifications contingente et hi©rarchique, les mod¨les probabilistes du premier ordre, l'apprentissage automatique, la recherche et l'extraction d'information sur le web et l'apprentissage partir de tr¨s grandes bases de donn©es." [Source : 4e de couv.] Intelligence artificielle [texte imprimé] / Stuart Russell (1962-....), ; Peter Norvig (1956-....), ; Fabrice Popineau, Editeur scientifique ; Marie-C©cile Baland, ; David de Loenzien, ; Patrick Haond, . - 3e ©dition. . - [Paris] : Pearson, copyright 2010. . - 1 vol. (XVI-1198 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-7440-7455-4
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006 Résumé : "crit par les experts de renomm©e mondiale, ce livre est la r©f©rence incontournable en mati¨re d'intelligence artificielle (IA) dont il pr©sente et analyse tous les concepts : logique, probabilit©s, math©matiques discr¨tes et du continu, perception, raisonnement, apprentissage, prise de d©cision et action.Sa sp©cificit© est de pr©senter l'IA travers le concept des agents intelligents. Les auteurs exposent comment un syst¨me r©ussit percevoir son environnement de mani¨re analyser ce qu'il s'y passe, et comment il transforme la perception qu'il a de son environnement en actions concr¨tes. Parmi les sujets couverts : les contributions historiques des math©matiques, de la th©orie des jeux, de l'©conomie, de la th©orie des probabilit©s, de la psychologie, de la linguistique et des neurosciences ; les m©thodes qui permettent de prendre des d©cisions lors de l'©tablissement d'un projet, en tenant compte des ©tapes venir ; les diff©rentes mani¨res de repr©senter formellement les connaissances relatives au monde qui nous entoure ainsi que le raisonnement logique fond© sur ces connaissances ; les m©thodes de raisonnement qui permettent d'©tablir des plans et donc de proposer des actions entreprendre ; la prise de d©cisions en environnement incertain : r©seaux bay©siens et algorithmes tels que l'©limination de variables et MCMC (Markov Chain Monte-Carlo) ; les m©thodes employ©es pour g©n©rer les connaissances exig©es par les composants de prise de d©cision : les algorithmes de boosting, l'algorithme EM (expectation-minimization), l'apprentissage base d'exemples et les m©thodes noyaux (machines vecteurs support) ; les implications philosophiques et ©thiques de l'IA. Chaque chapitre est illustr© par de nombreux exemples et s'ach¨ve par des activit©s, qui vont des exercices de r©flexion des exercices de programmation, en passant par l'approfondissement des m©thodes d©crites, soit plus de 500 activit©s au total. Cette 3e ©dition tient compte des derniers d©veloppements de la mati¨re, concernant notamment les repr©sentations qu'un agent peut utiliser (atomique, factoris©e, structur©e), les environnements partiellement observables et non d©terministes, les planifications contingente et hi©rarchique, les mod¨les probabilistes du premier ordre, l'apprentissage automatique, la recherche et l'extraction d'information sur le web et l'apprentissage partir de tr¨s grandes bases de donn©es." [Source : 4e de couv.] Réservation
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