L'intelligence artificielle pour les développeurs : concepts et implémentations en Java
Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs et ne nécessite pas de connaissances mathématiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les...
Shranjeno v:
| Glavni avtor: | |
|---|---|
| Format: | Livre numérique |
| Jezik: | Français |
| Izdano: |
St-Herblain :
Editions ENI
2019.
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| Izdaja: | 2e édition. |
| Serija: | DataPro
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| Teme: | |
| Online dostop: | Accès Université d'Orléans |
| Sporočilo: |
Édition du 16 janvier 2019 Notice rédigée d'après la consultation du 2020-01-23 Titre provenant de la page de titre du document électronique La pagination de l'édition imprimée correspondante est : 500 p. ENI (ebooks) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • L'intelligence artificielle pour les développeurs, concepts et implémentations en Java, Virginie Mathivet, 2e édition, 2019, St-Herblain, Éditions ENI, 1 vol. (500 p.), Collection DataPro, 978-2-409-01709-4 |
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| 250 | |a 2e édition. | ||
| 256 | |a Type de ressource électronique : données textuelles et illustrations sur pages HTML | ||
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| 500 | |a Notice rédigée d'après la consultation du 2020-01-23 | ||
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| 500 | |a La pagination de l'édition imprimée correspondante est : 500 p. | ||
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| 504 | |a Bibliogr. p. 467-470. Liste de sites Internet p. 471-485. Index | ||
| 506 | |a L'accès complet à la ressource est réservé aux usagers des établissements qui en ont fait l'acquisition | ||
| 520 | |a Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs et ne nécessite pas de connaissances mathématiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, 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. Chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en Java. Ces exemples de code étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications Java 10, sans plugin extérieur. Les techniques d'Intelligence Artificielle 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. - Les réseaux de neurones (et le deep learning), capables de découvrir et de reconnaître des modèles, dans des suites historiques, des images ou encore des données. Pour aider le lecteur à passer de la théorie à la pratique, l'auteur propose en téléchargement, sur le site www.editions-eni.fr, sept projets Java (réalisés avec NetBeans), un par technique d'Intelligence Artificielle. Chaque projet contient un package générique et un ou plusieurs packages spécifiques à l'application proposée. Le livre se termine par une bibliographie, permettant au lecteur de trouver plus d'informations sur ces différentes techniques, une sitographie listant quelques articles présentant des applications réelles, une annexe et un index. Les chapitres du livre : Avant-propos - Introduction - Systèmes experts - Logique floue - Recherche de chemins - Algorithmes génétiques - Métaheuristiques d'optimisation - Systèmes multi-agents - Réseau de neurones - Sitographie - Annexe | ||
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