Intelligence artificielle : avec près de 400 exercices

Fiche technique

Format : Broché
Nb de pages : XXVII-1184 pages
Poids : 1780 g
Dimensions : 17cm X 24cm
Date de parution :
EAN : 9782744071508

Intelligence artificielle

avec près de 400 exercices

de ,

chez Pearson Education

Paru le | Broché XXVII-1184 pages

Professionnels

72.00 Indisponible

édition Laurent Miclet, Fabrice Popineau | harmonisation de la traduction Marie-Cécile Baland | traduit de l'américain par Marie-Cécile Baland, David de Loenzien, Patrick Haond


Quatrième de couverture

Intelligence artificielle

Le livre de S. Russell et P. Norvig est LA référence en matière d'intelligence artificielle (IA). Il en décrit et analyse tous les concepts : la logique, les probabilités et les mathématiques discrètes et du continu, la perception, le raisonnement, l'apprentissage, la prise de décision et l'action. Sa particularité est de présenter l'IA à travers le concept des agents intelligents, c'est-à-dire de systèmes qui décident de ce qu'il convient de faire. Les auteurs expliquent ainsi comment un agent intelligent réussit à percevoir son environnement de manière à déterminer et analyser ce qu'il s'y passe.

¤ La partie I s'intéresse aux 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.

¤ La partie II se concentre sur les méthodes qui permettent de prendre des décisions lorsqu'il faut établir un projet.

¤ La partie III examine les différentes manières de représenter formellement les connaissances relatives au monde qui nous entoure ainsi que le raisonnement logique fondé sur ces connaissances.

¤ La partie IV expose les méthodes de raisonnement qui permettent d'établir des plans et donc de proposer des actions à entreprendre.

¤ La partie V aborde la prise de décisions en environnement incertain. Elle traite des réseaux bayésiens et développe un certain nombre d'algorithmes tels que l'algorithme MCMC (Markov Chain Monte-Carlo).

¤ La partie VI décrit les méthodes employées pour générer les connaissances exigées par ces composants de prise de décisions. Elle étudie plus particulièrement les algorithmes de boosting, l'algorithme EM (expectation-minimization) et les méthodes à noyaux.

¤ La partie VII explique comment un agent intelligent perçoit son environnement de manière à savoir ce qu'il s'y passe, que ce soit par la vision, le toucher, l'ouïe ou la compréhension du langage. Elle expose également comment il peut transformer ces informations en actions concrètes.

¤ La partie VIII analyse le passé et le futur de l'IA ainsi que ses implications philosophiques et éthiques.

Chaque chapitre est illustré par de nombreux exemples et s'achève par une série d'exercices, qui vont des exercices de réflexion à des exercices de programmation, en passant par l'approfondissement des méthodes décrites.

Biographie

Stuart Russell est directeur du département d'informatique de l'université de Berkeley (Californie), où il enseigne. Il est aussi membre de l'ACM (Association for Computing Machinery).

Peter Norvig est directeur qualité chez Google Inc. Il a auparavant travaillé pour Sun Microsystems et pour la NASA. Il a également été professeur à l'université de Californie du Sud.

Laurent Miclet est professeur à l'ENSSAT, l'école d'ingénieurs de l'université de Rennes I, à Lannion. Il enseigne l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'algorithmique avancée.
Il est également responsable du projet de recherche Cordial (dialogue homme-machine) de l'IRISA, Rennes.

Fabrice Popineau est professeur à l'École Supérieure d'Électricité (Supélec) Metz, où il enseigne l'algorithmique et les applications de la modélisation logique à l'intelligence artificielle. Il est aussi responsable de l'option de 3e année « Informatique et Intelligence Artificielle ».