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CE TRAVAIL CONSISTE AU DEVELOPPEMENT D'UNE APPROCHE GENIE LOGICIEL POUR OPTIMISER LA RESOLUTION DE PROBLEMES PAR BUT (SYSPREB). SYSPREB PERMET LE TRAITEMENT FACILE D'UNE GRANDE QUANTITE D'INFORMATIONS, LA DECOMPOSITION FACILE DES ENTITES COMPOSANT UN SYSTEME EN UNITES AUTONOMES ET DYNAMIQUES, LA MISE A JOUR D'INFORMATIONS SANS LE DEVELOPPEMENT D'UN CONTROLE TROP RIGOUREUX ET ENFIN LE DEVELOPPEMENT D'UN SYSTEME DYNAMIQUE DE RESOLUTION DE PROBLEMES. CE SYSTEME EST ENSUITE UTILISE DANS L'ETUDE DU COMPORTEMENT DE ROBOT MOBILE AUTONOME EN UNIVERS PARSEME D'OBSTACLES. SYSPREB VIENT EN AIDE AU CONCEPTEUR DE PLAN: D'ABORD EN AMENANT CE DERNIER A SPECIFIER DE MANIERE RIGOUREUSE CE QU'IL A A FAIRE ET ENSUITE EN L'AIDANT A LE FAIRE LE MIEUX POSSIBLE. METTANT A PROFIT LES ALGORITHMES EXISTANTS, LES ROTATIONS FORMELLES, LES FORMALISMES DE REPRESENTATION DES CONNAISSANCES, SYSPREB PERMET L'OPTIMISATION DES RESULTATS. SYSPREB SE DISTINGUE PAR SON ARCHITECTURE DE SYSTEME MULTI-AGENTS. LA COMPLEXITE DU SYSTEME, LOIN D'AUGMENTER AVEC LA BASE DE CONNAISSANCES, SE TROUVE CONSIDERABLEMENT REDUITE. SYSPREB OFFRE A L'UTILISATEUR UN ENSEMBLE DE RAISONNEMENT PARTAGES ENTRE PLUSIEURS AGENTS ET UN SYSTEME DE COMMUNICATION QUI ASSOCIE LES FORMALISMES DE TABLEAU NOIR ET D'ACTEURS. CE MODE DE COMMUNICATION DE SYSPREB OFFRE LES AVANTAGES SUIVANTS: RESOLUTION EFFICACE DES PROBLEMES, POSSIBILITE D'INTEGRATION DE PLUSIEURS EXPERTISES, FIABILITE, REUTILISABILITE, ET ENFIN EVOLUTION DYNAMIQUE DURANT LA RESOLUTION DE PROBLEMES. PAR LA SPECIFICITE DE SON SYSTEME A TABLEAU NOIR, SYSPREB A UNE VUE GLOBALE ET COHERENTE DE LA RESOLUTION A TRAVERS LE COMPORTEMENT DE CHAQUE AGENT QUI INTERVIENT PENDANT CETTE RESOLUTION
L'intelligence artificielle à travers le concept d'agents intelligents, avec 500 exercices de réflexion, de programmation et d'approfondissement.
Ce livre explore en profondeur Prompt Engineering, une compétence essentielle pour tirer le meilleur parti des modèles de langage avancés tels que ChatGPT. Grâce à une combinaison de concepts clés, de stratégies pratiques et d'exemples détaillés, vous apprendrez à concevoir des instructions claires et efficaces qui optimisent les réponses de l'IA. Des principes fondamentaux de l'interaction avec ces modèles aux techniques avancées pour des tâches complexes, le livre propose un guide complet qui vous permettra de communiquer plus précisément et plus efficacement avec l'intelligence artificielle. De plus, le contenu couvre divers cas d'utilisation dans des domaines tels que la productivité, la créativité, la résolution de problèmes et bien plus encore. Il comprend également une liste complète d'invites optimisées pour des tâches spécifiques et quotidiennes, fournissant au lecteur des outils pratiques qu'il peut mettre en œuvre immédiatement. Ce livre est idéal pour tous ceux qui souhaitent profiter pleinement des capacités de ChatGPT, quel que soit leur niveau d'expérience préalable en IA.
L'automatisation totale ou partielle d'un processus de résolution de problèmes nécessite une analyse, une modélisation puis une traduction en un programme informatique des connaissances humaines. En désignant les objets qui nous entourent, en les organisant en structures signifiantes, la connaissance possède un rôle de médiation entre une réalité perçue et des interprétations rationnelles. Mais quels sont le rôle et la nature des connaissances mobilisées par l'humain dans le cadre d'une activité de résolution de problèmes ? Dans quelle mesure ces connaissances sont-elles modélisables ? Sous quels formalismes ? Quelles sont les connaissances mises en jeu dans un processus de modélisation ? Quelle méthodologie adopter pour traduire des connaissances humaines en programmes informatiques ? C'est à ces questions fondamentales que cherche à répondre cette excellente introduction à la modélisation cognitive. L'ouvrage s'adresse aux ingénieurs, étudiants et chercheurs en intelligence artificielle, en modélisation et plus particulièrement en ingénierie des connaissances.
Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs. En effet, bien que l'IA soit un domaine présent en informatique depuis de nombreuses années, il est encore sous-utilisé. Les développeurs hésitent souvent à se lancer, rebutés par les connaissances mathématiques qu'ils pensent nécessaires à l'exploitation de ce domaine. Dans ce livre, les exemples donnés en C# permettent de les aider à passer de la théorie à la pratique. De plus ceux-ci étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit en Silverlight, sur Windows Phone, pour Windows 8 ou pour des applications .Net plus classiques. Ainsi, au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle existantes. Pour chaque technique, sont présentées les inspirations, biologiques, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Enfin, chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en C#, dont le code est disponible sur le site de l'éditeur. Les techniques d'Intelligence Artificielles décrites sont : Les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances. La logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels. Les algorithmes de recherche de chemin, dont le A* très utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs itinéraires. Les algorithmes génétiques, utilisant la puissance de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes. Les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, trouvant des optimums à des problèmes d'optimisation, avec ou sans contraintes. Les systèmes multi-agents, simulant des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples. Et les réseaux de neurones, capables de découvrir et de reconnaître des patterns, dans des suites historiques, des images ou encore des données. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur certaines techniques particulières, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un index.
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.
L'intelligence artificielle est la science informatique qui permet de construire des machines capables de procéder à des opérations relevant habituellement de l'esprit humain. L'un de ses champs d'application a porté sur le développement de systèmes à base de connaissances, visant à simuler le raisonnement d'un expert humain dans un domaine limité. Le développement de ces systèmes comporte une tâche d'acquisition de connaissances auprès d'un expert humain. Depuis les années 80, l'acquisition des connaissances est vue comme un processus de modélisation, elle a pour résultat un modèle de l'expertise. La tâche de construction de modèles est complexe. Différents travaux visent à réduire sa difficulté. Notre travail de thèse d'inscrit dans cette préoccupation : nous proposons un outil informatique, ASTREE - pour aide à la structuration de l'expertise -, visant à aider la modélisation d'une expertise. Cet outil est capable de construire, en intéraction avec son utilisateur, des parties d'un modèle de l'expertise étudiée. Cet outil s'intègre dans un environnement de modélisation des connaissances, MACAO, développé à l'IRIT (Toulouse). Le modèle de l'expertise comporte une description des connaissances du domaine d'application et une description du raisonnement. ASTREE aide son utilisateur à modéliser les connaissances du domaine disponibles dans l'expertise. Il propose pour cela un langage de modélisation, issu du modèle entité-association, ayant une syntaxe précise et une sémantique formelle. ASTREE aide son utilisateur à construire le modèle de résolution de problèmes en construisant automatiquement des composants du modèle. Il exploite pour cela des correspondances entre la structuration des connaissances du domaine et des procédures de résolution de problème. Notre approche a été testée sur un problème d'allocation de personnes dans des bureaux (SISYPHUS-I), sur un problème de diagnostic financier, pour lequel nous avons réalisé une acquisition de connaissances en situation réelle auprès d'un expert
MALGRE LA PROFUSION D'OUTILS DE GENIE LOGICIEL (GL), MALGRE LES ENJEUX CONSIDERABLES D'UNE AUGMENTATION DE LA PRODUCTIVITE DES DEVELOPPEURS ET DE LA QUALITE DES PROGRAMMES, FORCE EST DE CONSTATER QUE LES ATELIERS DE GENIE LOGICIEL (AGL) N'ONT PAS CONVAINCU LES INDUSTRIELS DE LEUR EFFICACITE. LA RAISON FONDAMENTALE DE CET ECHEC RESIDE DANS LA NATURE MEME DE L'ACTIVITE DE DEVELOPPEMENT: ELLE SE CARACTERISE PAR UNE LARGE PART DE CREATIVITE, FAIT INTERVENIR DES CONNAISSANCES VARIEES, COMPLEXES ET FORTEMENT INTERDEPENDANTES, ET L'EXPERIENCE Y JOUE UN ROLE PREPONDERANT. DE CE FAIT, UNE APPROCHE CLASSIQUE POUR LA REALISATION D'OUTILS DE GL N'EST PAS ADAPTEE ET CONDUIT A UNE ASSISTANCE SUPERFICIELLE AU LIEU D'APPORTER UNE AIDE VERITABLE A L'ACTIVITE DE CONCEPTION ET DE REALISATION. INVERSEMENT, L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) PROPOSE UN ENSEMBLE DE TECHNIQUES MATURES, ET EN PARTICULIER CELLE DES SYSTEMES A BASE DE CONNAISSANCES, POUR CONSTRUIRE DES PROGRAMMES IMITANT LES HUMAINS LORSQU'ILS METTENT EN UVRE DE NOMBREUSES CONNAISSANCES, ET CE, SANS BIEN SAVOIR COMMENT. CETTE THESE PRESENTE SAIGL, UN AGL INTEGRE ET OUVERT, DONT L'ORIGINALITE RESIDE DANS LA COHABITATION, DANS UN MEME ENVIRONNEMENT, D'OUTILS CLASSIQUES DE GL AVEC DES OUTILS DE TYPE SYSTEMES EXPERTS. CES DERNIERS PEUVENT INTERVENIR POUR TRANSFORMER AUTOMATIQUEMENT LES MODELES DETENUS PAR L'ATELIER, POUR AIDER OU CONTROLER LES INTERACTIONS UTILISATEUR OU ENCORE POUR PILOTER LE PROCESSUS DE DEVELOPPEMENT. SAIGL EST CONSTRUIT PAR COUPLAGE LACHE D'UN MOTEUR D'INFERENCES D'ORDRE 1 A L'AGL SOFTPEN DE SECONDE GENERATION. L'ARCHITECTURE LOGICIELLE DU SYSTEME REPOSE SUR UNE PLATE-FORME D'INTEGRATION DESTINEE AUX STATIONS DE TRAVAIL SOUS UNIX ET X-WINDOWS: INSPIREE DES ARCHITECTURES CLIENT/SERVEUR, CETTE PLATE-FORME REGROUPE UN ENSEMBLE DE MECANISMES QUI AUTORISENT LA COOPERATION ENTRE LES DEUX SOUS-SYSTEMES EN RESPECTANT LES AXES D'INTEGRATION PRECONISES POUR LES AGL DE TROISIEME GENERATION. CONSTRUIT DANS UN BUT EXPLORATOIRE, L'ATELIER SAIGL PERMET UNE EVOLUTION PROGRESSIVE DE L'ATELIER SOFTPEN PAR INTEGRATION DE FONCTIONNALITES IA DANS UN ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT CLASSIQUE. CETTE APPROCHE PLATE-FORME D'INTEGRATION APPARAIT DONC COMME UNE TECHNIQUE NOVATRICE POUR LA MAINTENANCE EVOLUTIVE DES AGL DE SECONDE GENERATION