Intelligence artificielle vulgarisée : le machine learning et le deep learning par la pratique

"L'intelligence artificielle est aujourd'hui incontournable. Ce livre a pour objectif de présenter de façon vulgarisée les concepts du machine learning et du deep learning pour les mettre en application dans des projets basés sur de l'intelligence artificielle, en mettant de côté...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Vannieuwenhuyze, Aurélien, 19..-
Formato: Livre papier
Idioma:Français
Publicado em: St Herblain : Éditions ENI C 2019.
Colecção:Ressources informatiques
Assuntos:
Nota: La graphie correcte du lieu d'édition est : Saint-Herblain
La couv. porte en plus : "En téléchargement : le code source des différents cas pratiques"
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Edition sous un autre format:• Intelligence artificielle vulgarisée, le Machine Learning et le Deep Learning par la pratique, Aurélien Vannieuwenhuyze, 2019, St-Herblain, Editions ENI, Ressources Informatiques, 978-2-409-02078-0
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500 |a La couv. porte en plus : "En téléchargement : le code source des différents cas pratiques" 
504 |a Index 
505 0 |a Chapitre 1, Vous avez dit intelligence artificielle ? -- Chapitre 2, Les fondamentaux du langage Python -- Chapitre 3, Des statistiques pour comprendre les données -- Chapitre 4, Principaux algorithmes du machine learning -- Chapitre 5, Machine learning et Pokémons : première partie -- Chapitre 6, Machine learning et Pokémons : seconde partie -- Chapitre 7, Bien classifier n'est pas une option -- Chapitre 8, Opinions et classification de textes -- Chapitre 9, Abricots, cerises et clustering -- Chapitre 10, Un neurone pour prédire -- Chapitre 11, Utilisation de plusieurs couches de neurones -- Chapitre 12, La classification d'images -- Chapitre 13, Votre ordinateur sait lire ! -- Chapitre 14, Hommage au premier chatbot 
520 |a "L'intelligence artificielle est aujourd'hui incontournable. Ce livre a pour objectif de présenter de façon vulgarisée les concepts du machine learning et du deep learning pour les mettre en application dans des projets basés sur de l'intelligence artificielle, en mettant de côté autant que possible les formules mathématiques et statistiques. Il s'adresse avant tout aux développeurs mais intéressera également toute personne novice en la matière. Avec une démarche progressive, chaque notion étudiée dans ce livre est illustrée par des cas pratiques écrits en langage Python. Des connaissances dans ce langage sont ainsi un plus. Après une introduction à l'intelligence artificielle et l'identification des craintes qu'elle suscite, l'auteur propose quelques rappels sur les fondamentaux du langage Python ainsi qu'une révision de certaines notions statistiques pour appréhender au mieux les algorithmes du machine learning. Le lecteur peut ensuite mettre en pratique certains de ces algorithmes et découvrir comment donner la faculté à sa machine de prédire des valeurs et de réaliser des classifications. Vient ensuite l'étude de l'apprentissage non supervisé et de l'usage des réseaux de neurones qui permet de surcroît au lecteur de découvrir comment les neurosciences ont eu un impact sur l'intelligence artificielle. Le livre se termine avec la réalisation de cas pratiques : un premier mêlant réseau de neurones et parole et un second relatif au premier chatbot. [Source : 4e de couv.] 
650 |a Intelligence artificielle 
650 |a Apprentissage profond 
650 |a Python (langage de programmation) 
650 |a Apprentissage automatique 
650 |a Ouvrages de vulgarisation 
650 |a Guides pratiques 
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