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Titre : Intelligence, machines et mathématiques : l'intelligence artificielle et ses enjeux Type de document : texte imprimé Auteurs : Ignasi Belda, Auteur Editeur : Barcelone : RBA Coleccionables S. A. Année de publication : DL 2011 Collection : Le monde est mathématique Importance : 1 vol. (151 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-8152-0473-6 Note générale : PPN 221809384 Langues : Français (fre) Langues originales : Espagnol (spa) Tags : Intelligence artificielle Vie artificielle Apprentissage automatique Exploration de données Artificial intelligence Artificial life Data mining Machine learning Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : La quatrième de couverture indique : les films futuristes à la télévision nous montrent souvent des machines autonomes et capables de prendre des décisions par elles-mêmes. Mais où la fiction prend-elle le relais de la réalité ? A quel stade se trouve actuellement l'intelligence artificielle ? Cet ouvrage propose une fascinante exploration du futur de l'intelligence artificielle et du rôle joué par les mathématiques dans cette aventure passionnante." Note de contenu : Chap. 1 Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? (p.13) - Chap. 2 La Recherche (p.37) - Chap. 3 L'apprentissage artificiel (p.55) - Chap. 4 La planification et le raisonnement automatique (p.81) - Chap. 5 L'analyse des données (p.95) - Chap. 6 La vie artificielle (p.111) - Epilogue (p.139) - Glossaire (p.143) - Bibliographie (p.147). - Index (p.149-151) Intelligence, machines et mathématiques : l'intelligence artificielle et ses enjeux [texte imprimé] / Ignasi Belda, Auteur . - Barcelone : RBA Coleccionables S. A., DL 2011 . - 1 vol. (151 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Le monde est mathématique) .
ISBN : 978-2-8152-0473-6
PPN 221809384
Langues : Français (fre) Langues originales : Espagnol (spa)
Tags : Intelligence artificielle Vie artificielle Apprentissage automatique Exploration de données Artificial intelligence Artificial life Data mining Machine learning Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : La quatrième de couverture indique : les films futuristes à la télévision nous montrent souvent des machines autonomes et capables de prendre des décisions par elles-mêmes. Mais où la fiction prend-elle le relais de la réalité ? A quel stade se trouve actuellement l'intelligence artificielle ? Cet ouvrage propose une fascinante exploration du futur de l'intelligence artificielle et du rôle joué par les mathématiques dans cette aventure passionnante." Note de contenu : Chap. 1 Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? (p.13) - Chap. 2 La Recherche (p.37) - Chap. 3 L'apprentissage artificiel (p.55) - Chap. 4 La planification et le raisonnement automatique (p.81) - Chap. 5 L'analyse des données (p.95) - Chap. 6 La vie artificielle (p.111) - Epilogue (p.139) - Glossaire (p.143) - Bibliographie (p.147). - Index (p.149-151) Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-010799 010799 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Sous sol-1-Ouvrages Disponible Nicholas Radulesco
Titre : Deep learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Ian J. Goodfellow (1987-....), Auteur ; Yoshua Bengio (1964-....), Auteur ; Aaron C. Courville Editeur : Cambridge, Mass. : MIT Press Année de publication : 2016, cop. 2016 Collection : Adaptive computation and machine learning Importance : 1 vol. (XXII-775 p.) Présentation : ill. en noir et en coul., graph., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03561-3 Note générale : PPN 197682979 Langues : Anglais (eng) Tags : Apprentissage automatique Apprentissage profond Modèles mathématiques Intelligence artificielle Analyse multivariée Probabilités Information, Théorie de l' Monte-Carlo, Méthode de Machine learning Mathematical models Artificial intelligence Multivariate analysis Information theory Probabilities Monte Carlo methods Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Résumé : Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones ; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. (4e de couverture) Note de contenu : Bibliographie p. [711]-766. - Index p.[767]-775
Sommaire (abrégé) : I- Applied math and machine learning basics (p.27) - 2. Linear algebra (p.29) - 3. Probability and information theory (p.51) - 4. Numerical computation (p.77) - 5. Machine learning basics (p.95) -- II - Deep networks : modern practices (p.161) -- 6. Deep feedforward networks (p.163) - 7. Regularization for deep learning (p.221) -- 8. Optimization for training deep models (p.267) - 9. Convolutional networks (p.321) - 10. Sequence modeling : recurrent and recursive nets (p.363) - 11. Practical methodology (p.409) -- 12. Applications (p.431) -- III- Deep learning research (p.475) - 13. Linear factor models (p.479) - 14. Autoencoders (p.493)- 15. Representation learning (p.517) - 16. Structured probabilistic models for deep learning (p.549) - 17. Monte Carlo methods (p.581) -- 18. Confronting the partition function (p.597) - 19. Approximate inference (p.623) - 20. Deep generative models (p.645) -- Bibliography (p.711-766) -- Index (p.767-775)Deep learning [texte imprimé] / Ian J. Goodfellow (1987-....), Auteur ; Yoshua Bengio (1964-....), Auteur ; Aaron C. Courville . - Cambridge, Mass. : MIT Press, 2016, cop. 2016 . - 1 vol. (XXII-775 p.) : ill. en noir et en coul., graph., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Adaptive computation and machine learning) .
ISBN : 978-0-262-03561-3
PPN 197682979
Langues : Anglais (eng)
Tags : Apprentissage automatique Apprentissage profond Modèles mathématiques Intelligence artificielle Analyse multivariée Probabilités Information, Théorie de l' Monte-Carlo, Méthode de Machine learning Mathematical models Artificial intelligence Multivariate analysis Information theory Probabilities Monte Carlo methods Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Résumé : Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones ; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. (4e de couverture) Note de contenu : Bibliographie p. [711]-766. - Index p.[767]-775
Sommaire (abrégé) : I- Applied math and machine learning basics (p.27) - 2. Linear algebra (p.29) - 3. Probability and information theory (p.51) - 4. Numerical computation (p.77) - 5. Machine learning basics (p.95) -- II - Deep networks : modern practices (p.161) -- 6. Deep feedforward networks (p.163) - 7. Regularization for deep learning (p.221) -- 8. Optimization for training deep models (p.267) - 9. Convolutional networks (p.321) - 10. Sequence modeling : recurrent and recursive nets (p.363) - 11. Practical methodology (p.409) -- 12. Applications (p.431) -- III- Deep learning research (p.475) - 13. Linear factor models (p.479) - 14. Autoencoders (p.493)- 15. Representation learning (p.517) - 16. Structured probabilistic models for deep learning (p.549) - 17. Monte Carlo methods (p.581) -- 18. Confronting the partition function (p.597) - 19. Approximate inference (p.623) - 20. Deep generative models (p.645) -- Bibliography (p.711-766) -- Index (p.767-775)Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-011181 011181 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Sorti jusqu'au 25/02/2026
Titre : Kernel methods for pattern analysis Type de document : texte imprimé Auteurs : John Shawe-Taylor, Auteur ; Nello Cristianini, Auteur Editeur : Cambridge ; New York ; Melbourne [UK ; USA] : Cambridge University Press (CUP) Année de publication : 2004 Importance : xiv, 462 p. Présentation : ill. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-521-81397-6 Note générale : Autres tirages : 2005, 2006, 2009, 2011. - ISBN : 0-521-81397-2 (rel.) . - PPN 079919006 Langues : Anglais (eng) Tags : Apprentissage automatique Modèles stochastiques d'apprentissage Traitement vectoriel Algorithmes Noyaux (analyse fonctionnelle) Reconnaissance des formes (informatique) Machine learning Algorithms Kernel functions Pattern perception -- Data processing Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Note de contenu : Bibliogr. p. 450-459. Index Kernel methods for pattern analysis [texte imprimé] / John Shawe-Taylor, Auteur ; Nello Cristianini, Auteur . - Cambridge ; New York ; Melbourne (UK ; USA) : Cambridge University Press (CUP), 2004 . - xiv, 462 p. : ill. ; 26 cm.
ISBN : 978-0-521-81397-6
Autres tirages : 2005, 2006, 2009, 2011. - ISBN : 0-521-81397-2 (rel.) . - PPN 079919006
Langues : Anglais (eng)
Tags : Apprentissage automatique Modèles stochastiques d'apprentissage Traitement vectoriel Algorithmes Noyaux (analyse fonctionnelle) Reconnaissance des formes (informatique) Machine learning Algorithms Kernel functions Pattern perception -- Data processing Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Note de contenu : Bibliogr. p. 450-459. Index Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-VV-001844 A6-1844 Ouvrages / Books OCA Bib. Lagrange Nice Valrose VV-A6/A7-Traitement du Signal Sorti jusqu'au 28/02/2025
Titre : Machine Learning : a bayesian and optimization perspective Type de document : texte imprimé Auteurs : Sergios Theodoridis, Auteur Editeur : Amsterdam ; Oxford ; New York : Elsevier Scientific Pub. Co. Année de publication : 2015 Importance : xxi, 1050 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-12-801522-3 Note générale : ISBN : 0-12-801522-5 . - PPN 188106189 Langues : Anglais (eng) Tags : Apprentissage automatique Statistique bayésienne Optimisation mathématique Machine learning Bayesian statistical decision theory Mathematical optimization Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Note de contenu : Index Machine Learning : a bayesian and optimization perspective [texte imprimé] / Sergios Theodoridis, Auteur . - Amsterdam ; Oxford ; New York : Elsevier Scientific Pub. Co., 2015 . - xxi, 1050 p. : ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-0-12-801522-3
ISBN : 0-12-801522-5 . - PPN 188106189
Langues : Anglais (eng)
Tags : Apprentissage automatique Statistique bayésienne Optimisation mathématique Machine learning Bayesian statistical decision theory Mathematical optimization Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Note de contenu : Index Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-VV-001989 E4-1989 Ouvrages / Books OCA Bib. Lagrange Nice Valrose VV-E2/E4-Mathématiques Sorti jusqu'au 20/09/2047
Titre : Adaptive blind signal and image processing : learning algorithms and applications Type de document : document multimédia Auteurs : Andrzej Cichocki, Auteur ; Shun'ichi Amari (1936-), Auteur Editeur : Hoboken, NJ ; New York ; London ; Sydney ; Chichester : John Wiley Année de publication : 2001 Importance : xxxi, 554 p. Format : 25 cm Accompagnement : 1 CD-ROM (4 3/4 in.) ISBN/ISSN/EAN : 978-0-471-60791-5 Note générale : ISBN : 0-471-60791-6.- PPN 067711391 Langues : Anglais (eng) Tags : Traitement adaptatif du signal Apprentissage automatique Algorithmes Traitement d'images Adaptive signal processing Machine learning algorithms Image processing Index. décimale : 621.382 2 Théorie de l'information. Traitement du signal Note de contenu : Bibliogr. Index. Adaptive blind signal and image processing : learning algorithms and applications [document multimédia] / Andrzej Cichocki, Auteur ; Shun'ichi Amari (1936-), Auteur . - Hoboken, NJ ; New York ; London ; Sydney ; Chichester : John Wiley, 2001 . - xxxi, 554 p. ; 25 cm + 1 CD-ROM (4 3/4 in.).
ISBN : 978-0-471-60791-5
ISBN : 0-471-60791-6.- PPN 067711391
Langues : Anglais (eng)
Tags : Traitement adaptatif du signal Apprentissage automatique Algorithmes Traitement d'images Adaptive signal processing Machine learning algorithms Image processing Index. décimale : 621.382 2 Théorie de l'information. Traitement du signal Note de contenu : Bibliogr. Index. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-006463 006463 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Disponible Carnets de science, 14. L'intelligence animale se dévoile / Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS ; France ; 1939-....) (2023)
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