Livres de programmation en intelligence artificielle - 2024

Ce livre représente une excellente introduction de ce domaine spécifique de l’intelligence artificielle. Le deep Learning (apprentissage profond) est une méthode d’apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels qui a bouleversé le domaine de l’intelligence artificielle. Pratiqué par des millions de personnes et par les plus grandes sociétés du monde (Google, IBM, Microsoft, Amazon,Adobe,…) le deep learning a connu un essort considérable ces dernières années. Ce livre vous apprendra les principes de base du Deep Learning. Vous découvrirez notamment comment fonctionnent les réseaux de neurones à travers des explications simples et efficaces. Vous découvrirez quand et comment les utiliser. Les calculs mathématiques sont abordables surtout si vous avez un bac scientifique. Vous ne serez pas noyés dans une masse de calculs complexes. L’auteur a fait un réel effort afin que ce livre reste le plus abordable possible. Le langage Javascript est utilisé pour matérialiser les exemples de programmation, vous pourrez pratiquer en parallèle sans avoir à installer un logiciel particuler. En effet à l’aide d’un simple éditeur de code et de votre navigateur Web, vous pourrez tester les exemples. De plus, les algorithmes étant assez simples à comprendre vous pourrez les adapter à vos langages favoris. Vous apprécierez le style léger et clair et concis de l’auteur qui a organisé son contenu de sorte à ce que vous puissiez comprendre facilement l’essence même du deep learning. De nombreuses images et schémas vous aideront à intégrer les sujets abordés. Si vous souhaitez débuter dans le domaine, ce livre l'un des meilleurs pour la programmation en IA.

Ce livre couvre un large panel de domaines de l’intelligence artificielle. Il permet au lecteur d’acquérir des connaissances diverses et variées à propos de ce vaste sujet. Cet ouvra s’adresse tout particulièrement aux développeurs qui pourront s’en sortir aisément même sans connaissances mathématiques approfondies. Les sujets sont très variés et apportent au lecteur une bonne polyvalence pour se lancer dans le domaine de l’IA. Au fil des chapitres, le lecteur pourra découvrir les principales techniques d’intelligence artificielle. Pour chacune d’entre elles, il découvrira notamment leurs origines, leurs inspirations (physiques, biologiques, mathématiques) et des exemples d’utilisations d’actualité assez bien détaillés. L’une des particularités de ce livre est que la plupart des sujets sont associés à des cas pratiques de programmation (langage JAVA). Le lecteur pourra ainsi apprendre à programmer de manière claire et précise des applications liées à l’intelligence artificielle. Les exemples de code sont assez limpides et bien commentés. Le lecteur pourra apprécier le volume d’information assez conséquent, la diversité des sujets évoqués, la lisibilité du code et la simplicité des algorithmes. La deuxième édition est disponible en langage C# ici : découvrir la 2ème édition

Ce livre qui est la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow, s’adresse à tous les développeurs qui souhaitent découvrir le Deep Learning, discipline notable de l’intelligence artificielle. Ce livre couvre les techniques fondamentales du Deep Learning : Les réseaux de neurones profonds permettant de concevoir des mécanismes d’apprentissages robustes. Les réseaux de convolution, véritable fer de lance du deep learning, permettant de trier des images par catégories. Les réseaux récurrents, permettant la reconnaissance automatique de formes, de la parole, de l’écriture manuscrite, … Les auto-encodeurs (ou auto-associateurs) utilisés en apprentissage non supervisé pour reconnaitre des structures au sein d’un jeu de données Le reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) et une forme d’apprentissage par essais et erreurs visant à découvrir les actions les plus efficaces pour atteindre un but donné. Par ailleurs, ce livre s’appuie sur TensorFlow, qui est un framework de Deep Learning développé par Google. Il est utilisé par les plus grandes firmes du monde telles que : AirBnb, eBay, NVidia, Uber, Intel, Twitter,… Tensorflow représente aujourd’hui, l’un des outils les plus utilisés en Intelligence Artificielle. Tous les exemples de programmation contenus dans ce livre peuvent être retrouvés grâce l’application Jupyter Nootbook (disponible sur github). Ainsi, le lecteur pourra très facilement retrouer les codes sources présents et les exécuter de manière efficace.

Ce livre est un excellent bouquin pour débuter son apprentissage en intelligence artificielle et notamment en Machine Learning (apprentissage automatique). Ce livre conviendra très bien aux développeurs même s’ils n’ont que très peu de connaissances en mathématiques. Vous apprendrez à construire des applications intelligentes au potentiel saisissant ...

La première partie de ce livre traite l’apprentissage du langage de programmation Prolog tandis que la seconde partie du livre présente différentes techniques d’intelligence artificielle dont l’implémentation s’appuie ici sur le langage Prolog. Le langage prolog est ici utilisé en tant qu’outil pratique pour mettre en place des applications d’intelligence artificielle.

Vous recherchez un livre pour apprendre à programmer en IA sur la base du langage Python ? Vous avez peut-être le désire de créer une application dédiée à l’intelligence artificielle avec un langage robuste ? Le langage Python est vraiment très bien adapté à la situation ! Ce livre va vous transmettre toutes les bases nécessaires pour y parvenir. Un livre très intéressant pour apprendre l'IA en Python.

Le futur de notre société moderne laissera sans aucun doute une place immense au domaine de l’intelligence artificielle. Nous sommes déjà tous convaincu que l’IA va révolutionner nos modes de vie … pour le pire ou le meilleur. L’IA appartient à l’un des domaines fondamentaux de l’informatique contemporaine et tient une place croissante au sein de nombreuses applications. Ce livre présente une série de sujets majeurs appartenant au domaine de l’intelligence artificielle : la représentation de connaissances et l'inférence logique, le traitement d'informations incertaines, les méthodes de recherche, ainsi que les techniques d'apprentissage automatique. A travers ce livre, vous pourrez découvrir des exemples d’applications bien ancrées dans le monde réel. Votre apprentissage sera assuré grâce à un très grand nombre d’exemples et d’exercices de programmation. Vous pourrez ainsi apprendre par la pratique et vous entrainer pour consolider vos connaissances acquises au fil de la lecture de ce livre.

Description à venir

Les programmes intelligents envahissent progressivement notre société. Nous les retrouvons à travers l’utilisation des réseaux sociaux, les applications de transport, la santé etc… Ce livre vous présente la manière d’exploiter le Machine Learning pour bâtir des projets intelligents. Vous apprendrez l’essentiel de cette discipline afin d’en tirer avantage.

Voici un livre incontournable si vous souhaitez apprendre et progresser dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ce livre aborde un nombre très vaste nombre de sujets : probabilités, mathématiques discrètes, mathématiques du continu, logique, perception, raisonnement, apprentissage, prise de décision et action. Ce livre s’attarde tout particulièrement sur le concept des agents intelligents et leurs capacités à percevoir correctement leur environnement pour analyse et comprendre ce qui s’y passe. Ce livre fondamental dédié à l’IA vous permettra de découvrir les sujets suivants : -Implication des maths dans l’IA avec notamment la théorie des jeux, l’économie, les probabilités, la psychologie, la linguistique et les neurosciences. -les méthodes de prise de décision dans le cadre d’un projet -méthodes pour représenter les connaissances relatives à notre environnement -méthodes de raisonnement pour concevoir des plans d’actions -méthodes de prise de décisions dans des situations incertaines -algorithmes de boosting, algorithmes Expectation-minimization Vous pourrez consolider vos connaissances en intelligence artificielle grâce à des exercices de programmation ou des exercices de réflexion. Le nombre d’exercices est colossal : plus de 500 !

Ce livre est un véritable guide visant à aider le lecteur à créer ses propres applications dédiées à l’intelligence artificielle. A travers des exemples, nombreux, variés et bien conçus, le lecteur pourra s’entraîner à programmer sur des cas concrets. Le niveau de programmation est accessible aux développeurs débutants. Un excellent ouvrage pour apprendre l'IA en s'appuyant sur le Python.