L'intelligence artificielle expliquée : des concepts de base aux applications avancées de l'IA
"Ce livre sur la vulgarisation de l'intelligence artificielle a pour objectif de rendre ce domaine complexe accessible à un large public, des néophytes aux informaticiens les plus expérimentés. Il propose un parcours pédagogique complet qui décompose l'IA en termes simples, tout en en...
Gardado en:
| Autor Principal: | |
|---|---|
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado: |
St Herblain :
Éditions ENI
C 2024.
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| Series: | Ressources informatiques
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| Sujets: | |
| Nota: |
La graphie correcte du lieu d'édition est : Saint-Herblain |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • L'intelligence artificielle expliquée, des concepts de base aux applications avancées de l'IA, David Brenet, 2024, St Herblain, Éditions ENI, Ressources informatiques, 978-2-4090-4357-4 |
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| 100 | 1 | |a Brenet, David, |d 19..-...., |c ingénieur informatique. | |
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| 300 | |a 1 volume (430 pages) : |b illustrations, graphiques, figures, couverture illustrée en couleurs ; |c 21 cm. | ||
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| 500 | |a La graphie correcte du lieu d'édition est : Saint-Herblain | ||
| 504 | |a Index | ||
| 505 | 0 | |a Chapitre 1 - Les fondamentaux de l'intelligence artificielle -- 1. Ce que nous allons découvrir -- 2. L'histoire de l'intelligence artificielle -- 3. L'intelligence artificielle générative -- 4. La classification de l'intelligence artificielle -- 5. Les modèles d'intelligence artificielle : le machine learning -- 6. Les principaux algorithmes supervisés (pour la prédiction de valeur) -- 7. Les réseaux de neurones (Neural NetWorks) -- 8. Le traitement du langage naturel NLP -- 9. Le deep learning : apprentissage profond -- 10. Conclusion -- Chapitre 2 - Les applications de l'IA -- 1. Ce que nous allons découvrir -- 2. La reconnaissance de la parole et la traduction automatique -- 3. Les voitures autonomes -- 4. Les chatbots -- 5. Les systèmes de recommandation -- 6. L'exemple RPA et l'évolution vers les systèmes cognitifs -- 7. L'IA pour la santé -- 8. La vision par ordinateur -- 9. Conclusion -- Chapitre 3 - Les étapes de création d'une IA -- 1. Ce que nous allons découvrir -- 2. Comprendre l'objectif -- 3. La collecte et la préparation de données -- 4. La sélection de l'algorithme -- 5. La division des données -- 6. L'entraînement du modèle -- 7. La mise en production et l'amélioration continue -- 8. Conclusion -- Chapitre 4 - Techniques et outils pour la création d'une IA -- 1. Introduction -- 2. Les langages de programmation pour l'intelligence artificielle -- 3. Les frameworks pour l'intelligence artificielle -- 4. Outils pour la gestion et la visualisation des données -- 5. Les plateformes Cloud pour l'IA -- 6. Conclusion -- Chapitre 5 - Votre premier programme Python -- 1. Ce que nous allons découvrir -- 2. Eh, pourquoi Python ? -- 3. Installation de Python -- 4. Installation de PyCharm -- 5. Python comme élément de langage -- 6. Les bases de Python -- 7. PIP : le gestionnaire de paquets -- 8. Votre premier programme avec Python -- 9. Création d'un programme simple avec Python -- 10. Conclusion -- Chapitre 6 - Machine Learning : cas pratique -- 1. Introduction -- 2. Diabètes -- 3. Diabètes : exercice appliqué -- 4. Conclusion -- Chapitre 7 - DALL-E : exploiter la créativité de l'IA -- 1. Introduction -- 2. Introduction à DALL-E -- 3. Coûts de DALL-E 3 -- 4. Découverte de DALL-E -- 5. Apprendre à parler à DALL-E -- 6. Fonctionnement de DALL-E -- 7. Accéder à DALL-E depuis votre programme Python -- 8. Utilisation de DALL-E -- 9. Quelles sont les interdictions de DALL-E 3 ? -- 10. Concurrents de DALL-E -- 11. Conclusion -- Chapitre 8 - L'IA générative par OpenAI : ChatGPT -- 1. Introduction -- 2. Avant ChatGPT, l'histoire de GPT -- 3. Accéder à ChatGPT -- 4. Comment utiliser ChatGPT ? -- 5. Créer un prompt avancé -- 6. ChatGPT pour la traduction -- 7. ChatGPT pour trouver un emploi -- 8. Extensions ChatGPT -- 9. Impact de ChatGPT sur le marché de l'emploi -- 10. Possibilités offertes par ChatGPT pour les développeurs -- 11. Conclusion -- Chapitre 9 - Les métiers de l'intelligence artificielle -- 1. Les métiers émergents du développement de l'intelligence artificielle -- 2. Les métiers de la gestion de données -- 3. Les métiers du machine learning et du deep learning -- 4. Les métiers de la recherche en intelligence artificielle -- 5. Les métiers émergents -- 6. Conclusion -- Chapitre 10 - Démystification des mathématiques de l'IA -- 1. Introduction -- 2. Algèbre linéaire et matrices -- 3. Calcul différentiel et optimisation -- 4. Probabilités et statistiques pour comprendre les données -- 5. Conclusion -- Chapitre 11 - Intelligence artificielle et Web 3.0 -- 1. Introduction -- 2. Web 3.0 ? Vous avez dit Web3 ? -- 3. L'IA dans la Blockchain -- 4. Web 3.0 et IA -- 5. IA et Métavers -- 6. Conclusion -- Chapitre 12 - L'intelligence artificielle et l'industrie 4.0 -- 1. Qu'est-ce qu'une révolution industrielle ? -- 2. Les technologies dites de base -- 3. Les technologies dites complémentaires -- 4. L'intelligence artificielle dans l'industrie 4.0 -- 5. Les biais et préjugés de l'IA-dans l'industrie -- 6. L'IA appliquée au réchauffement climatique -- 7. Conclusion -- Chapitre 13 - Une IA oui, mais une IA éthique -- 1. Introduction à l'éthique de l'IA -- 2. Biais et éthique -- 3. Transparence de l'IA -- 4. Vie privée et sécurité des données -- 5. Responsabilité et prises de décision -- 6. Les parties prenantes de l'éthique de l'IA -- 7. Conséquences sociales et économiques -- 8. L'IA dans l'éducation -- 9. Recommandations opérationnelles : CNIL -- 10. Formation et sensibilisation -- 11. Conclusion | |
| 520 | |a "Ce livre sur la vulgarisation de l'intelligence artificielle a pour objectif de rendre ce domaine complexe accessible à un large public, des néophytes aux informaticiens les plus expérimentés. Il propose un parcours pédagogique complet qui décompose l'IA en termes simples, tout en en proposant une exploration complète, des bases jusqu'à ses applications avancées. Sans nécessiter de connaissance préalable en informatique, il prépare le lecteur à saisir les opportunités d'apprentissage et à relever les défis de ce domaine en constante évolution. Le livre commence par présenter les fondamentaux de l'IA en expliquant les concepts clés et en montrant pourquoi elle est si importante aujourd'hui. Il explore les nombreuses applications de l'IA dans des domaines tels que la médecine, la finance et les transports. Le lecteur est également guidé à travers les étapes de création d'une IA, en étudiant le processus de collecte de données, de formation de modèles et de déploiement. Les outils et techniques essentiels pour développer des IA performantes sont présentés de manière accessible. La programmation en Python, un langage incontournable en IA, est abordée pour les débutants. Un cas pratique de machine learning est proposé pour illustrer concrètement comment l'IA fonctionne. Vous explorez des cas d'usage autour de l'intelligence artificielle générative telles que Dall·e, capable de générer des images à partir de descriptions textuelles, et ChatGPT, une IA générative puissante et désormais bien connue de tous. L'aspect professionnel de l'IA est également couvert, en mettant en lumière les opportunités de carrière passionnantes liées à ce domaine. Une section est également dédiée à la démythification des mathématiques de l'IA, pour rendre ces concepts plus accessibles par une approche non scientifique. L'IA et son rôle dans le Web 3.0, ainsi que son impact sur l'industrie 4.0, sont explorés, tout comme les enjeux éthiques liés à l'IA pour une réflexion approfondie sur ce sujet crucial." | ||
| 650 | |a Intelligence artificielle | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 650 | |a Web sémantique | ||
| 650 | |a Ouvrages de vulgarisation | ||
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