Analyse fonctionnelle

Analyse harmonique

Reseaux Neuronaux. Une Approche Connexionniste De L'Intelligence Artificielle

Problèmes d'analyse fonctionnelle et d'analyse harmonique

Les réseaux de neurones constituent aujourd'hui une technique de traitement de données bien comprise et maîtrisée, qui devrait faire partie de la boîte à outils de tout ingénieur soucieux de tirer le maximum d'informations pertinentes des données dont il dispose : effectuer des prévisions, de la fouille de données, élaborer des modèles, reconnaître des formes ou des signaux, etc. joignant fondements théoriques et applications pratiques dans un langage accessible, cet ouvrage permettra aux décideurs, aux ingénieurs et aux chercheurs de bénéficier de méthodologies claires pour mettre en oeuvre les réseaux de neurones dans des applications industrielles, financières ou bancaires, dont de nombreux exemples sont présentés. Cette deuxième édition mise à jour et enrichie des derniers développements dans le domaine est accompagnée d'un CD-Rom contenant des d'exemples de modèles en C avec leurs données et d'un outil d'apprentissage dédié, Neuro One (version d'évaluation).
A qui s'adresse ce livre ? - Aux ingénieurs, informaticiens, industriels et décideurs ayant à résoudre des problèmes de modélisation, de reconnaissance, de prévision, de commande, etc. - Aux étudiants et élèves ingénieurs des disciplines scientifiques et économiques, et à leurs enseignants.

Réseaux de neurones - Méthodologie et applications

Cet ouvrage s'adresse aux étudiants des classes préparatoires aux grandes écoles ainsi qu'aux élèves ingénieurs et aux étudiants de niveau Licence 2 à Master 1. Les probabilités sont de plus en plus présentes dans les formations scientifiques et techniques. Elles sont utilisées dans des domaines aussi variés que le traitement du signal, l'organisation des processus, la gestion des réseaux ou les calculs de fiabilité. Cet ouvrage, issu d'un enseignement donné à Supaéro depuis de nombreuses années, comporte des cours et des exercices corrigés. Son originalité réside dans le fait de regrouper à la fois les principes mathématiques fondamentaux rigoureusement énoncés, des encarts historiques et des applications concrètes. Son articulation se fait autour de trois axes :. Acquérir une intuition probabiliste et comprendre la nature du modèle, . S'approprier les outils mathématiques et maîtriser les techniques de calcul, . S'initier à deux domaines appliqués de la dynamique aléatoire : les files d'attente et le signal aléatoire. Les compléments en ligne sont constitués d'exercices complémentaires corrigés comportant des codes de simulation associés écrits dans un langage libre (SCILAB).

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