Intelligence artificielle
Avec plus de 500 exercices

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Intelligence artificielle 

Editeur : PEARSON

Année : 11/2010 (3ème édition)
Sa spécificité est de présenter PIA 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 FIA.

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 méthodes décrites, soit plus de 500 activités au total.

Cette 3e édition tient compte des derniers développements de la matière, concernant notamment les représentations qu'un agent peut utiliser (atomique, factorisée, structurée), les environnements partiellement observables et non déterministes, les planifications contingente et hiérarchique, les modèles probabilistes du premier ordre, l'apprentissage automatique, la recherche et l'extraction d'information sur le web et l'apprentissage à partir de très grandes bases de données.

Public : étudiants en informatique ; écoles d'ingénieurs ; ingénieurs R&D Cours : intelligence artificielle
Niveau : licence, master, doctorat


Les Auteurs :

Stuart Russell travaille à l'université de Berkeley (Californie), où il est professeur au département d'informatique et directeur du centre pour l'étude des systèmes intelligents. Ancien membre du bureau exécutif de l'AAAI (American Association for Artificial Intelligence), il a reçu de nombreux prix scientifiques. Il est l'auteur de plus de cent articles et de plusieurs best-sellers sur l'intelligence artificielle.



Peter Norvig est directeur scientifique chez Google Inc. Auparavant, il a travaillé pour la NASA sur l'intelligence artificielle et la robotique, ainsi que pour Junglee sur l'extraction d'informations par Internet. Ancien professeur à l'université de Californie du Sud, membre de l'AAAI et de l'ACM (Association for Computing Machinery), il est l'auteur de nombreuses publications scientifiques et de plusieurs livres.



Fabrice Popineau est professeur à l'Ecole Supérieure d'Electricité (Supélec) depuis 18 ans, où il enseigne l'algorithmique et la modélisation logique. Il y est également responsable de l'équipe de recherche en informatique sur le campus de Metz. Il est responsable de l'option de 3e année « Informatique et Ingénierie de la Connaissance », où il dispense un cours de « Logique du Raisonnement Artificiel ».



Laurent Miclet est professeur d'informatique à l'ENSSAT, l'école d'ingénieurs de l'université de Rennes I, située à Lannion. Il y enseigne l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'algorithmique avancée, les langages et compilation. Il est également responsable du projet de recherche Cordial (dialogue homme-machine : communication homme-machine ; apprentis-sage automatique ; technologie vocale - reconnaissance et synthèse de la parole) de l'IRISA (Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, université de Rennes I).



Arthur Reutenauer enseigne à l'Ecole Normale Supérieure.



Reliure : Broché
Nbr de pages : 1198
ISBN 10 : 2744074551
ISBN 13 : 9782744074554
75,00 €
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Le but affiché de devenir une référence est atteint. Le style érudit est assez agréable, et conviendra à tous les types de lecteurs : le professeur désirant traiter un chapitre en détail comme le curieux qui veut s'instruire et qui en effectuera une lecture plus 'continue'


J'ai trouvé l'ouvrage, bien que copieux, plutôt abordable. Je n'irais pas jusqu'à dire qu'il s'adresse à tout public mais si vous êtes intéressé par le domaine, pas seulement par l'aspect technique mais aussi par l'aspect philosophique, je vous le recommande.
 


Ce livre est le meilleure livre que j'ai pu lire sur le sujet de l'intelligence artificielle. Il aborde toutes les facettes de ce domaine avec des sujets d'actualités, ainsi en lisant ce livre on peut être au courant des problèmes et des solutions aux problèmes actuels. Les 500 exercices fournis vous aideront beaucoup à la compréhension des diverses leçons.Autre bon côté de ce livre, contrairement à certains de ses concurrents, il n'utilise pas de langage de programmation précis, tous les algorithmes sont écrits en pseudo-code. Ainsi tout le monde peut les implémenter dans le langage qu'il souhaite, car il ne privilégie pas les amateurs de tel ou tel langage de programmation. Malgré tout, les auteurs proposent sur leur dépôt en ligne l'implémentation des algorithmes dans quelques langages comme Java, Python et C++.
 


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