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Intelligence artificielle / Stuart Jonathan Russell
Titre : Intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Stuart Jonathan Russell (1962-....), Auteur ; Peter Norvig (1956-....), Auteur ; Marie-Cécile Baland, Traducteur ; David de Loenzien, Traducteur ; Patrick Haond, Traducteur Editeur : Paris : Pearson education Année de publication : impr. 2006 Importance : 1 vol. (XXVII-1184 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7440-7150-8 Note générale : La couv. porte en plus : "avec près de 400 exercices"
Bibliogr. p. 1093-1159. IndexLangues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006 Résumé : Il aborde:
- Tous les aspects de la discipline : logique, probabilits et mathmatiques du continu, perception, raison-nement, apprentissage et action.
- Les diffrentes mthodes utiles la prise de dcision lors de la ralisation de projets.
- Lapplication de ces mthodes en fonction des diffrentes possibilits de reprsentation, notamment lors de la construction de plans.
- Les diffrents domaines dapplication : langage crit et parl, perception visuelle, robotique
Lintrt de ce manuel est de prsenter lIA travers le concept dagents intelligents (systmes qui dcident de ce qu'il convient de faire). Il dcrit:
- La perception de lenvironnement par lagent intelligent pour dterminer et analyser ce quil s'y passe (par la vision, le toucher, l'oue ou le langage).
- La transformation de la perception en actions concrtes. Dans cette optique, la robotique et la vision sont traites dans le cadre de leur contribution l'obtention de buts, et les auteurs insistent sur l'importance de l'environnement.
Ainsi, certains agents doivent rsoudre des problmes combinatoires (jeux, labyrinthes, satisfaction de contraintes), dautres raisonnent (logique, dmonstration), dautres encore apprennent.
Prs de 400 exercices sont proposs. Ils vont des exercices de rflexion aux exercices de programmation, en passant par lapprofondissement des mthodes dcrites.Intelligence artificielle [texte imprimé] / Stuart Jonathan Russell (1962-....), Auteur ; Peter Norvig (1956-....), Auteur ; Marie-Cécile Baland, Traducteur ; David de Loenzien, Traducteur ; Patrick Haond, Traducteur . - Paris : Pearson education, impr. 2006 . - 1 vol. (XXVII-1184 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-7440-7150-8
La couv. porte en plus : "avec près de 400 exercices"
Bibliogr. p. 1093-1159. Index
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Mots-clés : Intelligence artificielle Index. décimale : 006 Résumé : Il aborde:
- Tous les aspects de la discipline : logique, probabilits et mathmatiques du continu, perception, raison-nement, apprentissage et action.
- Les diffrentes mthodes utiles la prise de dcision lors de la ralisation de projets.
- Lapplication de ces mthodes en fonction des diffrentes possibilits de reprsentation, notamment lors de la construction de plans.
- Les diffrents domaines dapplication : langage crit et parl, perception visuelle, robotique
Lintrt de ce manuel est de prsenter lIA travers le concept dagents intelligents (systmes qui dcident de ce qu'il convient de faire). Il dcrit:
- La perception de lenvironnement par lagent intelligent pour dterminer et analyser ce quil s'y passe (par la vision, le toucher, l'oue ou le langage).
- La transformation de la perception en actions concrtes. Dans cette optique, la robotique et la vision sont traites dans le cadre de leur contribution l'obtention de buts, et les auteurs insistent sur l'importance de l'environnement.
Ainsi, certains agents doivent rsoudre des problmes combinatoires (jeux, labyrinthes, satisfaction de contraintes), dautres raisonnent (logique, dmonstration), dautres encore apprennent.
Prs de 400 exercices sont proposs. Ils vont des exercices de rflexion aux exercices de programmation, en passant par lapprofondissement des mthodes dcrites.Réservation
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Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei02579 006-228.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible 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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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei10825 006-330.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible fsei10826 006-330.2 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible fsei10827 006-330.3 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible fsei10828 006-330.4 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible fsei10829 006-330.5 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible fsei11940 006-330.6 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible Le contrôle dans les systémes à base de connaissances / Bruno Bachimont
Titre : Le contrôle dans les systémes à base de connaissances : contribution à l'épistémologie de l'intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Bruno Bachimont, Auteur Editeur : Paris : Hermès Année de publication : 1994 Importance : 365 p : ill Format : 23 x 15 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-86601-425-4 Langues : Français (fre) Mots-clés : contrôle systémes base épistémologie intelligence artificielle Index. décimale : 004 Résumé : Cet ouvrage propose une théorie de la connaissance et de sa représentation, l'artefacture. Son originalité est de fonder philosophiquement et d'utiliser pratiquement cette théorie. La première partie élabore une méthodologie d'étude du problème du contrôle appliquée aux tableaux noirs (modèle général de résolution de problèmes permettant une coopération des connaissances en intelligence artificielle). Une seconde partie analyse le cognitivisme et l'oppose à la philosophie continentale. L'artefacture se présente comme une épistémologie critique et phénoménologique de l'intelligence artificielle. Le contrôle dans les systémes à base de connaissances : contribution à l'épistémologie de l'intelligence artificielle [texte imprimé] / Bruno Bachimont, Auteur . - Paris : Hermès, 1994 . - 365 p : ill ; 23 x 15 cm.
ISBN : 978-2-86601-425-4
Langues : Français (fre)
Mots-clés : contrôle systémes base épistémologie intelligence artificielle Index. décimale : 004 Résumé : Cet ouvrage propose une théorie de la connaissance et de sa représentation, l'artefacture. Son originalité est de fonder philosophiquement et d'utiliser pratiquement cette théorie. La première partie élabore une méthodologie d'étude du problème du contrôle appliquée aux tableaux noirs (modèle général de résolution de problèmes permettant une coopération des connaissances en intelligence artificielle). Une seconde partie analyse le cognitivisme et l'oppose à la philosophie continentale. L'artefacture se présente comme une épistémologie critique et phénoménologique de l'intelligence artificielle. Réservation
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Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei00430 004-171.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible fsei00429 004-171.2 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible L'Intelligence Artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en C# / Virginie Mathivet
Titre : L'Intelligence Artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en C# Type de document : texte imprimé Auteurs : Virginie Mathivet, Auteur Editeur : Saint-Herblain : ENI Année de publication : 2014 Importance : 504 p. Format : 21 x 18 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7460-9215-0 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence Artificielle Résumé : Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs. En effet, bien que l'IA soit un domaine présent en informatique depuis de nombreuses années, il est encore sous-utilisé. Les développeurs hésitent souvent à se lancer, rebutés par les connaissances mathématiques qu'ils pensent nécessaires à l'exploitation de ce domaine. Dans ce livre, les exemples donnés en C# permettent de les aider à passer de la théorie à la pratique. De plus ceux-ci étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit en Silverlight, sur Windows Phone, pour Windows 8 ou pour des applications .Net plus classiques.
Ainsi, au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle existantes. Pour chaque technique, sont présentées les inspirations, biologiques, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Enfin, chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en C#, dont le code est disponible sur le site de l'éditeur.
Les techniques d'Intelligence Artificielles décrites sont :
- Les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances.
- La logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels.
- Les algorithmes de recherche de chemin, dont le A* très utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs itinéraires.
- Les algorithmes génétiques, utilisant la puissance de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes.
- Les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums à des problèmes d'optimisation, avec ou sans contraintes.
- Les systèmes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples.
- Et les réseaux de neurones, capables de découvrir et de reconnaître des patterns, dans des suites historiques, des images ou encore des données.
Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur certaines techniques particulières, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un index.L'Intelligence Artificielle pour les développeurs : Concepts et implémentations en C# [texte imprimé] / Virginie Mathivet, Auteur . - Saint-Herblain : ENI, 2014 . - 504 p. ; 21 x 18 cm.
ISBN : 978-2-7460-9215-0
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Intelligence Artificielle Résumé : Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs. En effet, bien que l'IA soit un domaine présent en informatique depuis de nombreuses années, il est encore sous-utilisé. Les développeurs hésitent souvent à se lancer, rebutés par les connaissances mathématiques qu'ils pensent nécessaires à l'exploitation de ce domaine. Dans ce livre, les exemples donnés en C# permettent de les aider à passer de la théorie à la pratique. De plus ceux-ci étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit en Silverlight, sur Windows Phone, pour Windows 8 ou pour des applications .Net plus classiques.
Ainsi, au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle existantes. Pour chaque technique, sont présentées les inspirations, biologiques, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Enfin, chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en C#, dont le code est disponible sur le site de l'éditeur.
Les techniques d'Intelligence Artificielles décrites sont :
- Les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances.
- La logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels.
- Les algorithmes de recherche de chemin, dont le A* très utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs itinéraires.
- Les algorithmes génétiques, utilisant la puissance de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes.
- Les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums à des problèmes d'optimisation, avec ou sans contraintes.
- Les systèmes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples.
- Et les réseaux de neurones, capables de découvrir et de reconnaître des patterns, dans des suites historiques, des images ou encore des données.
Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur certaines techniques particulières, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un index.Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei13413 006-64.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible Processus décisionnels de Markov en intelligence artificielle
Titre : Processus décisionnels de Markov en intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Olivier Sigaud, Instigateur ; Olivier Buffet, Directeur de publication, rédacteur en chef Editeur : Paris : Hermès science publications-Lavoisier Année de publication : impr. 2008 Collection : Traités IC2. Série Informatique et systèmes d'information Sous-collection : Informatique et systèmes d'information Importance : 2 vol. (259-XII, 257-XII p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-2056-0 Note générale : Notes bibliogr. Index dans chaque vol. Langues : Français (fre) Mots-clés : Markov intelligence artificielle Index. décimale : 006 Résumé : L'objectif de cet ouvrage est de présenter à un large public (étudiants, ingénieurs, chercheurs) des techniques permettant la prise de décisions séquentielles optimales dans l'incertain. Ces techniques sont issues de travaux en intelligence artificielle autour du formalisme des processus de décision markoviens (MDP). L'ouvrage, rédigé par la communauté francophone PDMIA, fait le point sur les progrès dans ce domaine qui rendent ces approches utilisables pour de nombreuses applications : robotique mobile, micro-manipulation, logistique, optimisation de procédés, agriculture, gestion de systèmes naturels. Le premier tome propose une présentation introductive des bases et des principaux cadres de ce domaine. Dans le second tome est rassemblée une sélection des travaux plus avancés consistant en des extensions de ces cadres généraux, extensions permettant de résoudre efficacement des classes de problèmes de décision spécifiques. Chacun des deux tomes est complété par des chapitres applicatifs illustrant l'utilisation pratique de ces outils théoriques. Note de contenu : Vol. 1, Principes généraux et applications ; Vol. 2, Méthodes avancées et applications Processus décisionnels de Markov en intelligence artificielle [texte imprimé] / Olivier Sigaud, Instigateur ; Olivier Buffet, Directeur de publication, rédacteur en chef . - Paris : Hermès science publications-Lavoisier, impr. 2008 . - 2 vol. (259-XII, 257-XII p.) : ill. ; 24 cm. - (Traités IC2. Série Informatique et systèmes d'information. Informatique et systèmes d'information) .
ISBN : 978-2-7462-2056-0
Notes bibliogr. Index dans chaque vol.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Markov intelligence artificielle Index. décimale : 006 Résumé : L'objectif de cet ouvrage est de présenter à un large public (étudiants, ingénieurs, chercheurs) des techniques permettant la prise de décisions séquentielles optimales dans l'incertain. Ces techniques sont issues de travaux en intelligence artificielle autour du formalisme des processus de décision markoviens (MDP). L'ouvrage, rédigé par la communauté francophone PDMIA, fait le point sur les progrès dans ce domaine qui rendent ces approches utilisables pour de nombreuses applications : robotique mobile, micro-manipulation, logistique, optimisation de procédés, agriculture, gestion de systèmes naturels. Le premier tome propose une présentation introductive des bases et des principaux cadres de ce domaine. Dans le second tome est rassemblée une sélection des travaux plus avancés consistant en des extensions de ces cadres généraux, extensions permettant de résoudre efficacement des classes de problèmes de décision spécifiques. Chacun des deux tomes est complété par des chapitres applicatifs illustrant l'utilisation pratique de ces outils théoriques. Note de contenu : Vol. 1, Principes généraux et applications ; Vol. 2, Méthodes avancées et applications Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei02636 006-252.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei02635 006-252.2 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible