An Introduction to Multiagent Systems / Michael J. WOOLDRIDGE

Titre : An Introduction to Multiagent Systems Type de document : texte imprimé Auteurs : Michael J. WOOLDRIDGE, Auteur Mention d'édition : 2nd edition Editeur : John Wiley & Sons, Inc. Année de publication : 2011 Importance : 461 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-470-51946-2 Note générale : Contents Preface Acknowledgements Appendices Glossary of Key Terms References Index Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Setting the Scene Intelligent Autonomous Agents Communication and Cooperation Multiagent Decision Making Coda

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Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes. De Bayes et Hume au Deep Learning / Vincent BARRA

Titre : Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes. De Bayes et Hume au Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Vincent BARRA, Auteur ; Antoine CORNUÉJOLS, Auteur ; Laurent MICLET, Auteur Mention d'édition : 4e édition Editeur : Eyrolles Année de publication : 2021 Collection : Algorithmes (Paris), ISSN 1625-113X Importance : 990 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-416-00104-8 Note générale : Préface Table des matières Notations Bibliographie Index Catégories : Algorithmes Apprentissage automatique Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Des machines apprenantes ! L'induction exploitant la structure de l'espace des hypothèses L'induction par optimisation d'un critère inductif L'induction par comparaison et collaboration L'apprentissage descriptif L'apprentissage en environnement et non stationnaire Aspects pratiques et suppléments

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Apprentissage machine : de la théorie à la pratique / Massih-Reza AMINI

Titre : Apprentissage machine : de la théorie à la pratique Type de document : texte imprimé Auteurs : Massih-Reza AMINI, Auteur Editeur : Eyrolles Année de publication : 2015 Collection : Algorithmes, ISSN 1625-113X Importance : 272 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-13800-9 Note générale : Préface Table des matières Liste des algorithmes Notations Avant-propos Annexes Bibliogrpahie index Catégories : Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Introduction à la théorie de l'apprentissage Algorithmes d'optimisation convexe sans contrainte Classification bi-classes Classification multi-classes Apprentissage semi-supervisé Apprentissage des fonctions d'ordonnancement

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Comprendre le Deep Learning : une introduction aux réseaux de neurones / Jean-Claude HEUDIN

Titre : Comprendre le Deep Learning : une introduction aux réseaux de neurones Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Claude HEUDIN, Auteur Editeur : Science-eBook Année de publication : 2016 Importance : 178 p. ISBN/ISSN/EAN : 979-10-91245-44-9 Note générale : Épigraphe Table des matières Introduction Annexes Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Prédicteurs et classifieurs Les réseaux de neurones L'apprentissage Programmer un réseau de neurones L'apprentissage profond Le Deep Learning en pratique

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Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en œuvre et cas concrets / Aurélien GÉRON

Titre : Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en œuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien GÉRON, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Dunod Année de publication : 2024 Importance : 610 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-084769-3 Note générale : Table des matières Avant-propos Le mot de la fin Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Apprentissage profond Réseaux neuronaux (informatique) TensorFlow (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Les fondamentaux du Machine Learning Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras Entraînement de réseaux de neurones profonds Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs Traitement des séquences avec des RNN et des CNN Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion Apprentissage par renforcement Entraînement et déploiement à grande échelle de modèles TensorFlow

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A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 1., Knowledge Representation, Reasoning and Learning / Pierre MARQUIS ; Odile PAPINI ; Henri PRADE

Titre : A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 1., Knowledge Representation, Reasoning and Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Pierre MARQUIS, Éditeur scientifique ; Odile PAPINI, Éditeur scientifique ; Henri PRADE, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Switzerland Année de publication : 2020 Importance : 803 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-06163-0 Note générale : General Presentation of the Guided Tour of Artificial Intelligence Reasearch Contents Preface Foreword Index Catégories : Intelligence artificielle Intelligence computationnelle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : /

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A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 2., AI Algorithms / Pierre MARQUIS ; Odile PAPINI ; Henri PRADE

Titre : A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 2., AI Algorithms Type de document : texte imprimé Auteurs : Pierre MARQUIS, Éditeur scientifique ; Odile PAPINI, Éditeur scientifique ; Henri PRADE, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Switzerland Année de publication : 2020 Importance : 803 p. Note générale : General Presentation of the Guided Tour of Artificial Intelligence Reasearch Contents Preface Foreword Index Catégories : Intelligence artificielle Intelligence computationnelle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : /

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A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 3., Interfaces and Applications of Artificial Intelligence / Pierre MARQUIS ; Odile PAPINI ; Henri PRADE

Titre : A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 3., Interfaces and Applications of Artificial Intelligence Type de document : texte imprimé Auteurs : Pierre MARQUIS, Éditeur scientifique ; Odile PAPINI, Éditeur scientifique ; Henri PRADE, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Switzerland Année de publication : 2020 Importance : 803 p. Note générale : General Presentation of the Guided Tour of Artificial Intelligence Reasearch Contents Preface Foreword Index Catégories : Intelligence artificielle Intelligence computationnelle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : /

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Informatique. Découverte du Machine Learning : Les outils de l'apprentissage automatique / Gérard FLEURY

Titre : Informatique. Découverte du Machine Learning : Les outils de l'apprentissage automatique Type de document : texte imprimé Auteurs : Gérard FLEURY, Auteur ; Philippe LACOMME, Auteur ; Matthieu GONDRAN, Auteur ; Chafik SAMIR, Auteur Editeur : Ellipses Année de publication : 2021 Collection : Technosup (Paris), ISSN 1275-3955 Importance : 306 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-04733-4 Note générale : Préface Avant-propos À qui s'adresse ce livre ? Remerciements Table des matières Index Catégories : Apprentissage automatique Exploration de données Intelligence computationnelle Langages de programmation Réseaux neuronaux (informatique) Séries chronologiques Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Machine Learning Les réseaux de neurones Découverte de TensorFlow et de Keras Réseaux Bayésiens Les méthodes de classification Weka et le Data Mining Séries chronologiques

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Intelligence artificielle : 2., Représentation des connaissances / J.-L. LAURIERE

Titre : Intelligence artificielle : 2., Représentation des connaissances Type de document : texte imprimé Auteurs : J.-L. LAURIERE Editeur : Eyrolles Année de publication : 1988 Importance : 267 p. Note générale : Préface Plan général Conclusion Index Bibliographie Catégories : Information, Théorie de l' Intelligence artificielle Représentation des connaissances Systèmes experts (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Les systèmes exprets Le langage SNARK Les règles en SNARK La métaconnaissance Le moteur d'inférences Exemples de bases de connaissances Problèmes d'optimisation Définition syntaxique du langage SNARK

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Intelligent Autonomous Systems : Foundations and Applications / Dilip, Kumar PRATIHAR

Titre : Intelligent Autonomous Systems : Foundations and Applications Type de document : texte imprimé Auteurs : Dilip, Kumar PRATIHAR, Éditeur scientifique ; Lakhmi C. JAIN, Éditeur scientifique Editeur : Heidelberg : Springer Année de publication : 2010 Importance : 265 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-642-26256-2 Note générale : Foreword Preface Contents Author Index Appendix Catégories : Apprentissage automatique Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : /

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Introduction au Machine Learning / Chloé-Agathe AZENCOTT

Titre : Introduction au Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Chloé-Agathe AZENCOTT, Auteur Mention d'édition : 2e édition Editeur : Dunod Année de publication : 2022 Importance : 263 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-083476-1 Note générale : Table des matières Avant-propos Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Forêts d'arbres de décision Optimisation convexe Réseaux neuronaux (informatique) Statistique bayésienne Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Présentation du Machine Learning Apprentissage supervisé Sélection de modèle et évaluation Inférence bayésienne Régressions paramétriques Régularisation Réseaux de neurones artificiels Méthodes des plus proches voisins Arbres et forêts Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux Réduction de dimension Clustering

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Introduction aux systèmes experts / Michel GONDRAN

Titre : Introduction aux systèmes experts Type de document : texte imprimé Auteurs : Michel GONDRAN Editeur : Eyrolles Année de publication : 1983 Importance : 98 p. Note générale : Table des matières Introduction Bibliographie Catégories : Systèmes experts (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Introduction Structure de base d'un système expert Représentation des connaissances et métaconnaissance La représentation des connaissances dans SNARK Structure des moteurs d'inférence Les domaines d'application des systèmes experts, l'XIAO Préhistoire et avenir des systèmes experts

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Introduction to Deep Learning / Eugene CHARNIAK

Titre : Introduction to Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Eugene CHARNIAK, Auteur Editeur : The MIT Press Année de publication : 2018 Importance : 174 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03951-2 Note générale : Contents Preface Appendix Bibliography Index Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Feed-Forward Neural Nets Tensorflow Convolutional Neural Networks Word Embeddings and Recurrent NNs Sequence-to-Sequence Learning Deep Reinforcement Learning Unsupervised Neural-Network Models

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Ma thémagie : En quête de l'essence de l'esprit et du sens / Douglas HOFSTADTER

Titre : Ma thémagie : En quête de l'essence de l'esprit et du sens Type de document : texte imprimé Auteurs : Douglas HOFSTADTER Editeur : InterEditions Année de publication : 1988 Importance : 897 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7296-0234-5 Note générale : Synopsis Table des matières Table des illustrations Intro. Epilogue Bibliographie Index Catégories : Intelligence artificielle Jeux mathématiques Jeux scientifiques Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Spirales et singularités Sens commun et société Substance et style Structures et surprises scientifiques Subjectivité et substrat Sélection et stabilité Sagesse et survie

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Machine Learning avec Scikit-Learn : Mise en œuvre et cas concrets / Aurélien GÉRON

Titre : Machine Learning avec Scikit-Learn : Mise en œuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien GÉRON, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Dunod Année de publication : 2023 Importance : 324 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-084768-6 Note générale : Table des matières Avant-propos Le mot de la fin Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Forêts d'arbres de décision Scikit-Learn (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Vue d'ensemble du Machine Learning Un projet de Machine Learning de bout en bout Classification Entraînement de modèles Machines à vecteurs de support Arbres de décision Apprentissage d'ensemble et forêts aléatoires Réduction de dimension Techniques d'apprentissage non supervisé

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Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data / Peter A. FLACH

Titre : Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data Type de document : texte imprimé Auteurs : Peter A. FLACH, Auteur Mention d'édition : 11TH PRINTING Editeur : Cambridge : Cambridge Univeristy Press Année de publication : 2017 Importance : 396 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-107-09639-4 Note générale : Brief Contents Contents Preface Prologue: A Machine Learning Sampler Important Points to Remember References Index Langues : Anglais (eng) Catégories : Apprentissage automatique Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : The Ingredients of Machine Learning Binary Classification and Related Tasks Beyond Binary Classification Concept Learning Tree Models Rule Models Linear Models Distance-Based Models Probabilistic Models Features Model Ensembles Machine Learning Experiments Epilogue: Where to Go From Here

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Quand la machine apprend : La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond / Yann LE CUN

Titre : Quand la machine apprend : La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond Type de document : texte imprimé Auteurs : Yann LE CUN, Auteur ; Caroline BRIZARD, Auteur Editeur : Editions Odile Jacob Année de publication : 2019 Importance : 394 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7381-4931-2 Note générale : Table Introduction Conclusion Glossaire Remerciements Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : La révolution de l'IA Brève histoire de l'IA... et de ma carrière Machines apprenantes simples Apprentissage par minimisation, théorie de l'apprentissage Réseaux profonds et rétropropagation Les réseaux convolutifs, piliers de l'IA Dans le ventre de la machine ou le deep learning aujourd'hui Les années Facebook Et demain ? Perspectives et défis de l'IA Enjeux

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La réalité virtuelle / Grigore BURDEA

Titre : La réalité virtuelle Type de document : texte imprimé Auteurs : Grigore BURDEA ; Philippe COIFFET Editeur : Hermès Science Publications Année de publication : 1993 Importance : 402 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-86601-386-8 Note générale : Table des matières Liste des figures Liste des tableaux Remerciements Préface Introduction Bibliographie Liste des entreprises et laboratoiresde recherche Index Catégories : Imagerie (technique) Réalité virtuelle Simulation par ordinateur Systèmes virtuels (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Les outils de la réalité virtuelle Retours tactiles et retour de force Les architectures de calcul Modélisation La programmation en réalité virtuelle Facteurs humains. Les problèmes de l'évaluation Les applications L'avenir de la réalité virtuelle

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Reinforcement Learning Algorithms : Analysis and Applications / Boris BELOUSOV

Titre : Reinforcement Learning Algorithms : Analysis and Applications Type de document : texte imprimé Auteurs : Boris BELOUSOV, Éditeur scientifique ; Hany ABDULSAMAD, Éditeur scientifique ; Pascal KLINK, Éditeur scientifique ; Simone PARISI, Éditeur scientifique ; Jan PETERS, Éditeur scientifique Mention d'édition : 1st ed. 2021 Editeur : Springer International Publishing Importance : 206 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-41190-9 Note générale : Preface Contents Catégories : Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Tags : Computational Intelligence  Artificial Intelligence Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Biology, Reward, Exploration Information Geometry in Reinforcement Learning Model-Free Reinforcement Learning and Actor-Critic Methods Model-Based Learning and Control

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Reinforcement Learning: An Introduction / Richard S. SUTTON

Titre : Reinforcement Learning: An Introduction Type de document : texte imprimé Auteurs : Richard S. SUTTON ; Andrew G. BARTO Mention d'édition : Second edition Editeur : The MIT Press Année de publication : 2020 Importance : 526 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03924-6 Note générale : Contents Prefaces Summary of Notation Introduction References Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Intelligence artificielle Machines logiques Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : TABULAR SOLUTION METHODS Multi-Armed Bandits Finite Markov Decision Processes Dynamic Programming Monte Carlo Methods Temporal-Difference Learning n-Step Bootstrapping Planning and Learning with Tablar Methods APPROXIMATE SOLUTION METHODS On-Policy Prediction with Approwimation On-Policy Control with Approximation *Off-Policy Methods with Approximation Eligibility Traces Policy Gradient Methods LOOKING DEEPER Psychology Neuroscience Applications and Case Studies Frontiers

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The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction / Trevor J. HASTIE  

Titre : The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction Type de document : texte imprimé Auteurs : Trevor J. HASTIE, Auteur ; Robert John TIBSHIRANI, Auteur ; Jerome H. FRIEDMAN, Auteur Mention d'édition : 2nd edition Editeur : New York (N. Y.) : Springer Année de publication : 2017 Collection : Springer series in statistics, ISSN 0172-7397 Importance : 745 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-387-84857-0 Note générale : Prefaces Contents References Author Index Index Catégories : Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Introduction Overview of Supervised Learning Linear Methods for Regression Linear Methods for Classification Basis Expansions and Regularization Kernel Smoothing Methods Model Assessment and Selection Model Inference and Averaging Additive Models, Trees and, Related Methods Boosting and Additive Trees Neural Networks Support Vectors Machines and Flexible Discriminants Prototype Methods and Nearest-Neighbors Unsupervised Learning Random Forests Ensemble Learning Undirected Graphical Models High-Dimensional Problems: p >> N En ligne : https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf

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La vie artificielle / Jean-Claude HEUDIN

Titre : La vie artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Claude HEUDIN Editeur : Hermès Science Publications Année de publication : 1994 Collection : Collection systèmes complexes Importance : 267 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-86601-434-6 Note générale : Table des matières Prologue Epilogue Annexe Bibliographie Index Catégories : Algorithmes Automates cellulaires Intelligence artificielle Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Fondements Autoreproduction Morphogenèse Evolution Diversité Théories Philosophies

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