IA et ML - Approche théorique

L'intelligence artificielle est la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'accomplir des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la traduction entre langues. Cet ouvrage s'adresse aux étudiants de premier cycle, aux diplômés de troisième cycle et aux professionnels qui souhaitent maîtriser les principes fondamentaux de l'IA et de l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle (IA) est un vaste domaine de connaissances qui s'est infiltré dans tous les aspects de la vie humaine. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont considérés comme un sous-ensemble de la théorie de l'IA. Les mathématiques et le codage sont trois aspects de tout sujet lié à l'IA. Ce livre couvre les sujets les plus pertinents dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Les subdivisions de l'apprentissage automatique sont l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. Les sujets couverts comprennent les algorithmes de recherche de l'IA, l'apprentissage automatique classique, la théorie de l'apprentissage profond et les réseaux populaires, le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage par renforcement. Des exemples numériques et des explications claires permettent au lecteur d'entrer facilement dans le monde de l'IA et de l'apprentissage automatique.