Intelligence artificielle vulgarisée - Le Machine Learning et le Deep Learning par la pratique

ENI - EAN : 9782409020735

VANNIEUWENH AURELIEN

Skip to the end of the images gallery

Skip to the beginning of the images gallery

Édition papier

EAN : 9782409020735

Paru le : 5 sept. 2019

29,90 € 28,34 €

Epuisé

Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous

Arrêt définitif de commercialisation

Notre engagement qualité

Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande
Manquants maintenus
en commande
automatiquement
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h

Détails

EAN13 : 9782409020735
Réf. éditeur : RIIAVUL
Collection : RESSOURCES INFO
Editeur : ENI
Date Parution : 5 sept. 2019
Disponibilite : Epuisé
Barème de remise : NS
Nombre de pages : 480
Format : H:216 mm L:178 mm E:25 mm
Poids : 800gr

Résumé

Résumé : L'intelligence artificielle est aujourd'hui incontournable. Cependant, les approches pédagogiques réalisées par les ouvrages et sites internet dédiés à l'intelligence artificielle restent souvent complexes. Ce livre a pour objectif de présenter de façon simple et concrète la création de projets basés sur de l'intelligence artificielle en mettant de côté les formules mathématiques et statistiques décourageantes pour la plupart des novices. Il permet ainsi de rendre compréhensibles et applicables les concepts du Machine Learning et du Deep Learning à toute personne âgée de 15 à 99 ans !
La démarche proposée par cet ouvrage se veut progressive et l'auteur entremêle théorie et cas pratiques.
Après une introduction à l'intelligence artificielle et aux craintes qu'elle suscite, deux chapitres proposent un bref rappel sur les fondamentaux du langage Python, sur des notions statistiques ainsi qu'une présentation des algorithmes du Machine Learning et de leur champ d'application. Le lecteur peut ensuite, grâce aux trois chapitres qui suivent, découvrir comment donner la faculté à sa machine de prédire des valeurs et de réaliser des classifications. Vient ensuite la découverte de l'apprentissage non supervisé puis de la classification de texte. Enfin, à travers trois chapitres successifs traitant des réseaux de neurones, le lecteur découvre comment les neurosciences ont eu un impact sur l'intelligence artificielle. L'ouvrage se termine par la réalisation de cas pratiques : un premier mêlant réseau de neurones et parole et un second relatif au premier chatBot.