L'intelligence artificielle, une révolution ?

Publié par Alisio, le 27 mai 2020

256 pages

Résumé

Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle, il est très difficile de ne pas tomber dans le catastrophisme. En effet, à peine évoque-t-on ce sujet, qu’apparaissent des armées de robots ou, moins fantasmagorique, des personnes de pouvoir qui se servent de celle-ci pour asseoir leur domination. D’un autre côté, elle est à l'origine de progrès techniques et scientifiques remarquables. Que ce soit les communications, le transport, la médecine, la banque ou encore le commerce, l’intelligence artificielle est omniprésente, souvent, sans que nous en soyons le remarquions. Si danger il y a, il est important que nous soyons conscients des développements et des dérives actuelles et potentielles. L'intelligence artificielle s'est insérée dans nos vies et va le rester, d'où notre besoin de comprendre ce qu'elle est, ce qu'elle recouvre, ce qu'est le deep ou le machine learning... tous ces termes que nous entendons au quotidien mais dont le sens peut sembler flou. Cet ouvrage rassemble toutes les clés de compréhension pour permettre à tout le monde de se faire une opinion informée. Emmanuel Jakobowicz est data scientist, développeur et formateur. Il est fondateur de Stat4decision, entreprise spécialisée en conseil et formation en data science. Spécialisé dans la création et l'implémentation d'algorithmes avancés de traitement de données, il a un doctorat en mathématique appliquée. Il est l’auteur du livre Python pour le data scientist publié chez Dunod en 2018. Jean-Michel Jakobowicz est hypnothérapeute et exerce à Genève. Économétricien de formation, il a travaillé de nombreuses années aux Nations Unies dans le domaine de la modélisation économique à long-terme. Il est l'auteur de plusieurs ouvrages dont Ma Bible de la mémoire et du cerveau et L’autohypnose c’est malin (38 000 ex).

L'intelligence artificielle, une révolution ? - Science, fiction, marketing… ce qu’est vraiment l’I.A.

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Python pour le data scientist - Des bases du langage au machine learning

Critiques