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Destiné à un large public scientifique, qu’il soit novice ou déjà initié aux IA, cet ouvrage propose l’état de l’art des concepts fondamentaux des intelligences artificielles, des technologies employées ainsi que de leurs possibilités et limites techniques, éthiques et sociétales. La présentation des méthodes et modèles utilisés en IA développe les principes de base de l'apprentissage machine, des différents modèles probabilistes et neuronaux. L’exploration des domaines d'application de l'IA détaillent les exemples concrets de son utilisation dans les domaines de la santé, de la vision par ordinateur, de la robotique, de la parole et de la langue écrite, et bien d'autres encore. Enfin, en abordant les enjeux associés à l'IA, les auteurs présentent les perspectives et les limites de cette technologie et examinent les questions éthiques, sociales et juridiques qu'elle soulève, ainsi que les impacts économiques et politiques qu'elle peut avoir sur notre société. Se voulant accessible à tout lecteur s’intéressant aux sciences, les concepts le plus pointus sont abordée de façon imagée et les approfondissements scientifiques plus complexes sont développés dans des encadrés dédiés.
Apprentissage machine et intelligence artificielle L'apprentissage machine est l'un des domaines phares de l'intelligence artificielle. Il concerne l'étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d'accomplir des tâches sans qu'il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, la complexité pour y arriver réside dans le fait que l'ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage machine ont par conséquent été conçus dans le but d'acquérir de la connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées issues de ce problème. Un ouvrage de référence Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Nous avons eu ici le souci de fournir un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Mais cette étude ne se limite pas à présenter ces fondements, vous trouverez ainsi quelques programmes des algorithmes classiques proposés dans ce manuscrit, écrits en langage C (langage à la fois simple et populaire), et à destination des lecteurs qui cherchent à connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boîtes noires. À qui s'adresse ce livre ? Aux élèves ingénieurs, étudiants de master et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, aide à la décision. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de classification, de partitionnement et d'ordonnancement à large échelle.
Robotique, vie artificielle, réalité virtuelle, traitement des langue naturelles... derrière toutes ces applications se cache un même univers, l'intelligence artificielle, et un même objectif, la recherche de moyens susceptibles de doter les systèmes informatiques de capacités intellectuelles comparables à celles des êtres humains. C'est afin de procurer aux étudiants un support d'enseignement clair et pédagogique que les auteurs ont conçu ce manuel. Illustré de nombreux exemples programmés, il expose les bases indispensables de l'intelligence artificielle au travers de 5 démarches clairement identifiées: fonctionnelle, illustrée par le langage Scheme, qui établit la possibilité d'une informatique qualitative ou symbolique, par opposition à l'informatique numérique; logique, illustrée par la programmation en Prolog, avec un même formalisme pour les connaissances primaires, les connaissances déductibles, ou le savoir-faire et débouchant sur les systèmes experts; objet, qui assure la gestion de masses de connaissances par l'exploitation de classifications; grammaticale, qui traite des rapports entre forme et abstraction, et ouvre sur le traitement des langues naturelles comme sur la modélisation de certains systèmes dynamiques et enfin acteurs/agents, qui concerne une approche distribuée des activités intelligentes, combinant délégation, coopérations, compétitions et négociations. Original par le juste équilibre atteint entre théorie et pratique, cet ouvrage constitue aussi une excellente référence pour tous les praticiens en intelligence artificielle.
"Stéphane Roder est sans doute aujourd'hui le meilleur témoin de ce que l'intelligence artificielle peut apporter aux entreprises du XXIe siècle, petites ou grandes." Luc Julia, CTO Samsung, cocréateur de Siri L'IA est une révolution pour l
Quand on parle d'intelligence artificielle (I.A.), on aborde généralement le sujet sous un angle purement technique, ou sur une comparaison de l'intelligence des machines avec celle de l'homme. Cet ouvrage offre une perspective différente, parce que communicationnelle. En effet, l'intelligence artificielle génère un être à vivre ensemble tout comme elle est un appui remarquable aux techniques et systèmes de communication. L'ouvrage est divisé en trois parties. La première revient sur les fondements et les spécificités de l'intelligence artificielle, la deuxième met en lumière la façon dont l'intelligence artificielle a été et est abordée en Sciences humaines et sociales avec une nette focalisation sur les Sciences de l'information et de la communication et, la troisième, relève les enjeux et pratiques de l'intelligence artificielle dans le cadre du développement. Plusieurs aspects sont ainsi analysés : la sécurité, la santé, l'éducation, l'économie, l'environnement.
S'appuyant sur les compétence de spécialistes d'horizons divers, cet ouvrage cherche à comprendre la mutation profonde qui s'annonce dans l'enseignement supérieur avec l'arrivée de l'intelligence artificielle. Appuyé par les compétences de sociologue, de philosophe, d'ingénieur mais aussi d'avocat, sans oublier les spécialistes en intelligence artificielle et des chefs d'entreprise créateurs de solution à base d'IA, cet ouvrage a pour vocation de comprendre la mutation profonde qui s'annonce dans l'enseignement supérieur. Des exemples de terrain viennent compléter ces aspects théoriques et démontrer que l'enseignement est en plein bouleversement.
A common framework under which the various studies on terminology processing can be viewed is to consider not only the texts from which the terminological resources are built but particularly the applications targeted. The current book, first published as a Special Issue of Terminology 11:1 (2005), analyses the influence of applications on term definition and processing. Two types of applications have been identified: intermediary and terminal applications (involving end users). Intermediary applications concern the building of terminological knowledge resources such as domain-specific dictionaries, ontologies, thesaurus or taxonomies. These knowledge resources then form the inputs to terminal applications such as information extraction, information retrieval, science and technology watch or automated book index building. Most of the applications dealt with in the book fall into the first category. This book represents the first attempt, from a pluridisciplinary viewpoint, to take into account the role of applications in the processing of terminology.
Que répondrez-vous lorsque votre comité de direction vous demandera comment l’intelligence artificielle peut transformer votre business ? Et maintenant que l'IA a fait une entrée fracassante dans nos vies avec ChatGPT, que va-t-il se passer