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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 autan...
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| Auteur principal : | |
|---|---|
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Intelligence artificielle vulgarisée : le Machine Learning et le Deep Learning par la pratique / Aurélien Vannieuwenhuyze |
| Publié : |
St-Herblain :
Editions ENI
, 2019 |
| Collection : | Ressources informatiques (Saint-Herblain. En ligne) |
| Titre de l'ensemble : | Ressources Informatiques |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Sujets : | |
| Documents associés : | Autre format:
Intelligence artificielle vulgarisée |
| Particularités de l'exemplaire : | Bib. numérique, Ex. 1 : Accessible sur ENI |
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| 330 | |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. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr | ||
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