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Apprentissage artificiel
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
Disponible en magasin
Actualisé le 20/11/2018

Apprentissage artificiel

Apprentissage artificiel

Deep learning, concepts et algorithmes

- Collection Algorithmes

912 pages, parution le 17/05/2018 (3eme édition)

Résumé

Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web...

Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel".

La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.

A qui s'adresse ce livre ?

Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.

L'avis du libraire

Un ouvrage de référence pour les ingénieurs et décideurs qui présente les concepts clés de l'intelligence artificielle et décrit de nombreux algorithmes utiles pour des applications.

Extrait du livre : Apprentissage artificiel

L'auteur Antoine Cornuéjols

Antoine Cornuéjols est professeur à AgroParisTech. Il enseigne l'apprentissage artificiel dans plusieurs grandes écoles et en Master. Ses recherches portent notamment sur l'apprentissage en ligne, l'apprentissage à partir de flux de données ainsi que sur des applications en bio-informatique et sciences du vivant.

L'auteur Laurent Miclet

Laurent Miclet est professeur émérite d'informatique à l'Enssat, où il a en particulier enseigné l'algorithmique. Son domaine de recherche est l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Autres livres de Laurent Miclet

L'auteur Vincent Barra

Vincent Barra est professeur d'informatique à l'université Clermont Auvergne, où il enseigne l'apprentissage artificiel et le traitement d'images en école d'ingénieurs et en Master. Ses activités de recherche portent sur l'analyse de données n-dimensionnelles, avec des volets méthodologiques et applicatifs dans divers domaines.

Sommaire

  • Des machines apprenantes !
  • L'induction exploitant la structure de l'espace des hypothèses
  • L'induction par optimisation d'un critère inductif
  • L'induction par comparaison à des exemples (et par collaboration)
  • L'apprentissage descriptif
  • Apprentissage en environnement et non stationnaire
  • Aspects pratiques et suppléments
  • Annexes et bibliographie
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Caractéristiques techniques du livre "Apprentissage artificiel"

  PAPIER NUMERIQUE
Editeur(s) Eyrolles
Auteur(s) Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Vincent Barra
Collection Algorithmes
Parution 17/05/2018 17/05/2018
Édition  3eme édition
Nb. de pages 912 912
Format 17 x 23 -
Couverture Broché -
Poids 1432g -
Intérieur Noir et Blanc -
Contenu - PDF
EAN13 9782212675221 9782212309232
ISBN13 978-2-212-67522-1 N/A

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