Cet ouvrage est LE manuel de référence en intelligence artificielle.C'est le seul ouvrage à couvrir de façon aussi complète et moderne tout le champ théorique et pratique de l'intelligence artificielle. C'est aussi le seul ouvrage à proposer une vision unifiée de l'intelligence artificielle, centrée autour de la notion d'agent intelligent.Les différents champs disciplinaires autour de l'IA sont abordés avec un très grand nombre de renvois entre les sections, ce qui constitue une richesse inestimable de l'ouvrage qui expose les connexions entre des domaines qui sont le plus souvent présentés comme indépendants.La 4e édition informe les lecteurs sur les dernières technologies, présente les concepts de manière plus unifiée et couvre de manière nouvelle ou élargie l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage par transfert, les systèmes multi-agents, la robotique, le traitement du langage naturel, la causalité, la programmation probabiliste, le respect de la vie privée, l'équité et la sécurité.

Intelligence artificielle : une approche moderne (4e édition)

La bible en intelligence artificielle.

Écrit par des experts de renommée mondiale, ce livre est la référence incontournable en matière d'intelligence artificielle (IA) dont il présente et analyse tous les concepts : logique, probabilités, mathématiques discrètes et du continu, perception, raisonnement, apprentissage, prise de décision et action. Un traitement approfondi des sujets simples comme des sujets avancés permet aux étudiants d'acquérir une compréhension générale des frontières de l'IA sans compromettre ni la complexité et ni la rigueur.

Sa spécificité est de présenter l'IA à travers le concept d'agent intelligent. Les auteurs exposent comment un système réussit à percevoir son environnement de manière à analyser ce qui s'y passe, et comment il transforme la perception qu'il a de son environnement en actions concrètes. Cette approche intégratrice montre comment les différents sous-domaines de l'IA se combinent pour construire des applications capables de répondre à la complexité du monde réel. De plus, un très grand nombre de renvois entre les sections expose les connexions entre des domaines qui sont le plus souvent présentés comme indépendants.

Parmi les sujets couverts :

Les contributions des mathématiques, de la théorie des jeux, de l'économie, de la théorie des probabilités, de la psychologie, de la linguistique et des neurosciences ;
Les différentes manières de représenter formellement les connaissances relatives au monde qui nous entoure ainsi que le raisonnement logique fondé sur ces connaissances ;
Les méthodes de raisonnement qui permettent d'établir des plans et donc de proposer des actions à entreprendre ;
La prise de décisions en environnement incertain : réseaux bayésiens et algorithmes tels que l'élimination de variables et MCMC (Markov Chain Monte-Carlo) ;
Les méthodes d'apprentissage automatique (machine learning) employées pour générer les connaissances nécessaires aux composants de prise de décision : boosting, EM (expectation-minimization), machines à vecteurs support, réseaux de neurones, apprentissage profond (deep learning) ;
La perception avec le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur ainsi que l'action avec la robotique ;
L'avenir de l'IA et ses implications philosophiques et éthiques.
Chaque chapitre est illustré par de nombreux exemples et schémas, puis se termine par un résumé. Les exercices se trouvent en anglais sur la plateforme dédiée à l'ouvrage.

Cette 4e édition tient compte des derniers développements de la matière et présente les concepts de manière plus unifiée. Elle apporte un éclairage nouveau et couvre de manière élargie l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage par transfert, les systèmes multi-agents, la robotique, le traitement du langage naturel, la causalité, la programmation probabiliste, le respect de la vie privée, l'équité et la sécurité.

Artificial Intelligence - A Modern Approach

Peter Norvig, né le 12 mai 1956, est un scientifique américain, chercheur en informatique. Il est actuellement directeur de recherche pour la société Google. Il a publié une cinquantaine d'articles scientifiques sur l'informatique, notamment dans le domaine de l'intelligence artificielle, le traitement automatique du langage naturel, la recherche d'information, et la conception de logiciel.

Pascal et C sont des langues à usage spécial pour manipuler les registres et la mémoire d'un ordinateur de style von Neumann.

Comment pouvez-vous prendre des décisions éclairées ...? La clé semble être de rassembler des experts qui sont bien informés et passionnés par le sujet, et de les faire discuter en coopération d'une série de questions conçues pour explorer les limites de la faisabilité technique. Ils doivent s'efforcer de prendre la meilleure décision plutôt que de se persuader mutuellement .

PowerPoint ne tue pas les réunions. Les gens tuent des réunions. Mais utiliser PowerPoint, c'est comme avoir un AK-47 chargé sur la table: vous pouvez faire de très mauvaises choses avec.

L'un des meilleurs programmeurs que j'ai jamais embauchés n'avait qu'un diplôme d'études secondaires; Il a produit beaucoup de grands logiciels, a son propre groupe de nouvelles et en a fait assez dans les options d'achat d'actions pour acheter sa propre boîte de nuit.

Utiliser PowerPoint, c'est comme avoir un AK-47 chargé sur la table.

Permettez-moi de dire que, si jamais vous avez le choix de mettre vos mots dans PowerPoint ou de les faire sculpter en marbre de 30 pieds de haut, je dirais aller pour le marbre.

Les pairs peuvent être les meilleurs professeurs, car ce sont eux qui se souviennent de ce que c'est que de ne pas comprendre.

Des modèles simples et de nombreuses données l'emportent sur des modèles plus élaborés basés sur moins de données.

Python est une partie importante de Google depuis le début, et reste à mesure que le système grandit et évolue. Aujourd'hui, des dizaines d'ingénieurs Google utilisent Python et nous recherchons plus de personnes ayant des compétences dans cette langue.

Plus de données batt les algorithmes intelligents, mais de meilleures données battent plus de données.

Quand j'étais à l'école, travailler en équipe s'appelait la tricherie.

Ma conviction est que PowerPoint ne tue pas les réunions. Les gens tuent des réunions.

Les gens qui détestent SICP sont ceux qui veulent juste savoir comment conduire leur voiture sur l'autoroute, comme tout le monde.

Nous n'avons pas de meilleurs algorithmes, nous avons juste plus de données

Je pense que la conception axée sur les tests est excellente. Mais vous pouvez tester tout ce que vous voulez et si vous ne savez pas comment aborder le problème, vous n'obtiendrez pas de solution.

https://fr.wikipedia.org/wiki/Peter_Norvig

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