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#201;crit par les experts de renomm#233;e mondiale, ce livre est la r#233;f#233;rence incontournable en mati#232;re d'intelligence artificielle (IA) dont il pr#233;sente et analyse tous les concepts : logique, probabilit#233;s, math#233;matiques discr#232;tes et du continu, perception, raisonnement, apprentissage, prise de d#233;cision et action. Sa sp#233;cificit#233; est de pr#233;senter l'IA #224; travers le concept des agents intelligents. Les auteurs exposent comment un syst#232;me r#233;ussit #224; percevoir son environnement de mani#232;re #224; analyser ce qu'il s'y passe, et comment il transforme la perception qu'il a de son environnement en actions concr#232;tes. Parmi les sujets couverts : - les contributions historiques des math#233;matiques, de la th#233;orie des jeux, de l'#233;conomie, de la th#233;orie des probabilit#233;s, de la psychologie, de la linguistique et des neurosciences; - les m#233;thodes qui permettent de prendre des d#233;cisions lors de l'#233;tablissement d'un projet, en tenant compte des #233;tapes #224; venir; - les diff#233;rentes mani#232;res de repr#233;senter formellement les connaissances relatives au monde qui nous entoure ainsi que le raisonnement logique fond#233; sur ces connaissances; - les m#233;thodes de raisonnement qui permettent d'#233;tablir des plans et donc de proposer des actions #224; entreprendre; - la prise de d#233;cisions en environnement incertain : r#233;seaux bay#233;siens et algorithmes tels que l'#233;limination de variables et MCMC (Markov Chain Monte-Carlo); - les m#233;thodes employ#233;es pour g#233;n#233;rer les connaissances exig#233;es par les composants de prise de d#233;cision : les algorithmes de boosting, l'algorithme EM (expectation-minimization), l'apprentissage #224; base d'exemples et les m#233;thodes #224; noyaux (machines #224; vecteurs support); - les implications philosophiques et #233;thiques de l'IA. Chaque chapitre est illustr#233; par de nombreux exemples et s'ach#232;ve par des activit#233;s, qui vont des exercices de r#233;flexion #224; des exercices de programmation, en passant par l'approfondissement des m#233;thodes d#233;crites, soit plus de 500 activit#233;s au total. Cette 3e #233;dition tient compte des derniers d#233;veloppements de la mati#232;re, concernant notamment les repr#233;sentations qu'un agent peut utiliser (atomique, factoris#233;e, structur#233;e), les environnements partiellement observables et non d#233;terministes, les planifications contingente et hi#233;rarchique, les mod#232;les probabilistes du premier ordre, l'apprentissage automatique, la recherche et l'extraction d'information sur le web et l'apprentissage #224; partir de tr#232;s grandes bases de donn#233;es.
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