| Titre : |
Intelligence artificielle vulgarisée : le machine learning et le deep learning par la pratique |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Aurélien Vannieuwenhuyze, Auteur |
| Editeur : |
St Herblain [France] : Editions ENI |
| Année de publication : |
2019 |
| Collection : |
Ressources informatiques |
| Importance : |
434 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
21 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-409-02073-5 |
| Note générale : |
La page couv. porte en plus : + quiz, version en ligne offerte www.editions-eni.fr et en téléchargement : le code source des différents cas pratiques
|
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Intelligence artificielle -- Ouvrages de vulgarisation
Apprentissage profond
Python (langage de programmation)
Apprentissage automatique |
| Index. décimale : |
004.8 Intelligence artificielle |
| Résumé : |
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 |
| Note de contenu : |
Au sommaire :
1. Vous avez dit intelligence artificielle ?
2. Les fondamentaux du langage Python
3. Des statistiques pour comprendre les données
4. Principaux algorithmes du machine learning
5. Machine learning et Pokémons : première partie
6. Machine learning et Pokémons : seconde partie
7. Bien classifier n'est pas une option
8. Opinions et classification de textes
9. Abricots, cerises et clustering
10. Un neurone pour prédire
11. Utilisation de plusieurs couches de neurones
12. La classification d'images
13. Votre ordinateur sait lire !
14. Hommage au premier chatbot |
| En ligne : |
https://www.editions-eni.fr/livre/intelligence-artificielle-vulgarisee-le-machin [...] |
Intelligence artificielle vulgarisée : le machine learning et le deep learning par la pratique [texte imprimé] / Aurélien Vannieuwenhuyze, Auteur . - St Herblain [France] : Editions ENI, 2019 . - 434 p. : ill. ; 21 cm. - ( Ressources informatiques) . ISBN : 978-2-409-02073-5 La page couv. porte en plus : + quiz, version en ligne offerte www.editions-eni.fr et en téléchargement : le code source des différents cas pratiques
Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Intelligence artificielle -- Ouvrages de vulgarisation
Apprentissage profond
Python (langage de programmation)
Apprentissage automatique |
| Index. décimale : |
004.8 Intelligence artificielle |
| Résumé : |
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 |
| Note de contenu : |
Au sommaire :
1. Vous avez dit intelligence artificielle ?
2. Les fondamentaux du langage Python
3. Des statistiques pour comprendre les données
4. Principaux algorithmes du machine learning
5. Machine learning et Pokémons : première partie
6. Machine learning et Pokémons : seconde partie
7. Bien classifier n'est pas une option
8. Opinions et classification de textes
9. Abricots, cerises et clustering
10. Un neurone pour prédire
11. Utilisation de plusieurs couches de neurones
12. La classification d'images
13. Votre ordinateur sait lire !
14. Hommage au premier chatbot |
| En ligne : |
https://www.editions-eni.fr/livre/intelligence-artificielle-vulgarisee-le-machin [...] |
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