Apprentissage artificiel: Concepts et algorithmes - De Bayes et Hume au Deep Learning

Miclet, Laurent

ISBN 10: 2416001043 / ISBN 13: 9782416001048

Editore: Eyrolles Group, 2021

Riguardo questo articolo

Codice articolo 47854254-n

Dati bibliografici

• Titolo: Apprentissage artificiel: Concepts et algorithmes - De Bayes et Hume au Deep Learning
• Editore: Eyrolles Group
• Data di pubblicazione: 2021
• Lingua: Francese
• ISBN 10: 2416001043
• ISBN 13: 9782416001048
• Rilegatura: Brossura
• Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

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 donné 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 unique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme d'apprentissage artificiel. Ce livre s'adresse aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent comprendre l'apprentissage automatique et en acquérir des connaissances solides, ainsi qu'aux étudiants de niveau maîtrise, DEA ou école d'ingénieurs qui souhaitent un ouvrage de référence en intelligence artificielle et en reconnaissance des formes. Ouvrage publié avec le concours de l'école Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (Lannion)

Informazioni sull?autore

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. 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 en ligne, l'apprentissage à partir de flux de données ainsi que sur des applications en bioinformatique et science du vivant. Laurent Miclet était professeur d'informatique à l'Enssat (université de Rennes 1), où il a enseigné l'algorithmique. Son domaine de recherche est l'intelligence artificielle et l'apprentissage artificiel.