L'intelligence artificielle en pratique avec Python : recherche, optimisation, apprentissage

Quatrième de couverture : Un livre à la fois théorique et pratique Cet ouvrage à vocation pédagogique a pour but d'aider les débutants et même les praticiens confirmés de l'intelligence artificielle à mieux faire le tri entre certains mécanismes algorithmiques propres à cette discipline et souvent confondus dont les trois fondamentaux : « la recherche », « l'optimisation » et « l'apprentissage ». Même si le Web regorge de solutions algorithmiques et de codes clés en main mis à disposition des internautes, ces codes constituent rarement la bonne solution pour faire face à un problème. En effet, il faut souvent prendre du recul, et c'est précisément ce que propose cet ouvrage, pour pouvoir trancher entre les différentes offres algorithmiques (les trois fondamentaux) et choisir celle qui sera la plus appropriée au cas de figure que l'on rencontre. Onze problèmes très classiques de l'univers algorithmique et de l'IA sont abordés dans la 3e édition de ce livre. Pour chacun, nous allons proposer l'une ou l'autre méthode issue d'un des trois mécanismes fondamentaux (recherche, optimisation ou apprentissage) : le jeu du taquin ; l'algorithme du plus court chemin (celui qu'on trouve dans les GPS) ; le jeu du sudoku ; le jeu de Puissance 4 à deux joueurs ; le jeu du Tetris ; le jeu du Snake ; la séparation des spams et des non-spams ; les règles d'accès au crédit ; les aides au tri de la presse ou des avis de clients ; la reconnaissance sur photo de chiens ou de chats ; la génération de texte, caractère par caractère à l'aide d'un petit transformer (Nouveau) À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux étudiants, en informatique ou pas, qui découvrent l'IA dans leur parcours académique Aux informaticiens, même les plus confirmés, qui se sentent de plus en plus décontenancés devant l'offre pléthorique des recettes d'IA dont ils n'arrivent pas toujours à comprendre « qui fait quoi » Compléments web Le code source des exemples du livre en Python est disponible sur le site d'accompagnement https://www.editions-eyrolles.com/dl/0101641

Biographie de l'auteur : Membre de l'Académie royale de Belgique, Hugues Bersini enseigne l'informatique et la programmation aux facultés polytechnique et Solvay de l'université Libre de Bruxelles, dont il dirige le laboratoire d'intelligence artificielle. Il est l'auteur de très nombreuses publications (systèmes complexes, génie logiciel, sciences cognitives et bioinformatique) et de plusieurs ouvrages d'introduction à la programmation, l'intelligence artificielle et les systèmes complexes qui font aujourd'hui autorité dans le monde académique. Ken Hasselmann est chercheur à l'École Royale Militaire de Belgique dans l'unité de robotique et systèmes autonomes, où il étudie l'IA appliquée à la robotique collective et au déminage dans le cadre de la défense. Auparavant il a obtenu sa thèse de doctorat à l'Université Libre de Bruxelles au sein de l'Institut de Recherches Interdisciplinaires et de Développements en Intelligence Artificielle (IRIDIA). Il y a étudié la conception automatique d'algorithmes dans les essaims de robots, et a participé notamment au projet européen ERC DEMIURGE dans le cadre de ses recherches.