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Titre original :
Artificial Intelligence: A Textbook
Contenu du livre :
Ce manuel couvre le domaine plus large de l'intelligence artificielle. Les chapitres de ce manuel se répartissent en trois catégories :
⬤ Méthodes de raisonnement déductif : Ces méthodes partent d'hypothèses prédéfinies et raisonnent avec elles afin d'arriver à des conclusions logiques. Les méthodes sous-jacentes comprennent les méthodes de recherche et les méthodes basées sur la logique. Ces méthodes sont abordées dans les chapitres 1 à 5.
⬤ Méthodes d'apprentissage inductif : Ces méthodes partent d'exemples et utilisent des méthodes statistiques pour parvenir à des hypothèses. Les exemples incluent la modélisation de la régression, les machines à vecteurs de support, les réseaux neuronaux, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage non supervisé et les modèles graphiques probabilistes. Ces méthodes sont abordées dans les chapitres 6 à 11.
⬤ Intégration du raisonnement et de l'apprentissage : Les chapitres 11 et 12 traitent des techniques d'intégration du raisonnement et de l'apprentissage. Les exemples incluent l'utilisation de graphes de connaissances et l'intelligence artificielle neuro-symbolique.
Ce manuel s'adresse principalement aux professeurs et aux étudiants de niveau avancé en informatique. Il est également possible d'utiliser ce manuel pour répondre aux exigences mathématiques d'un cours de science des données de premier cycle. Les professionnels travaillant dans ce domaine connexe peuvent également trouver ce manuel utile en tant que référence.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783030723569 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 483 |
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