Manuel d'intelligence artificielle
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À propos de ce livre

Robotique, vie artificielle, réalité virtuelle, traitement des langues naturelles… derrière toutes ces applications se cache un même univers, l'intelligence artificielle, et un même objectif, la recherche de moyens susceptibles de doter les systèmes informatiques de capacités intellectuelles comparables à celles des êtres humains. C'est afin de procurer aux étudiants un support d'enseignement clair et pédagogique que les auteurs ont conçu ce manuel. Illustré de nombreux exemples programmés, il expose les bases indispensables de l'intelligence artificielle au travers de 5 démarches clairement identifiées: fonctionnelle, illustrée par le langage Scheme, qui établit la possibilité d'une informatique qualitative ou symbolique, par opposition à l'informatique numérique; logique, illustrée par la programmation en Prolog, avec un même formalisme pour les connaissances primaires, les connaissances déductibles, ou le savoir-faire et débouchant sur les systèmes experts; objet, qui assure la gestion de masses de connaissances par l'exploitation de classifications; grammaticale, qui traite des rapports entre forme et abstraction, et ouvre sur le traitement des langues naturelles comme sur la modélisation de certains systèmes dynamiques et enfin acteurs/agents, qui concerne une approche distribuée des activités intelligentes, combinant délégation, coopérations, compétitions et négociations. Public Original par le juste équilibre atteint entre théorie et pratique, cet ouvrage constitue aussi une excellente référence pour tous les praticiens et étudiants en intelligence artificielle.

Foire aux questions

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Informations

Éditeur
EPFL PRESS
Année
2009
ISBN
9782889142514
Sujet
Computer Science
Sous-sujet
Artificial Intelligence (AI) & Semantics

Table des matières

  1. AVANT-PROPOS
  2. TABLE DES MATIÈRES
  3. 1 Introduction
  4. A-Approche algorithmique
  5. 2 Énumération et complexité
  6. 3 Espace d’état et métaphore du labyrinthe
  7. 4 Méthodes de réduction
  8. 5 Réseaux sémantiques
  9. 6 Notions d’apprentissage
  10. A2-Eléments pratiques : Scheme
  11. 7 Bases du language Scheme
  12. 8 Premières applications
  13. 9 Vers l’IA en Scheme
  14. B-Approche logique
  15. B1-Approche logique classique
  16. 10 Calcul des propositions
  17. 11 Logique des prédicats
  18. B2-Programmation Logique
  19. 12 Élements de Prolog
  20. 13 Compléments de programmation logique
  21. B 3 – Logiques non standards
  22. B 3a – Extensions algébriques
  23. 14 Logique multivaluées
  24. 15 Logiques floues
  25. B 3b – Extensions inférentielles
  26. 16 Logiques non monotones ou révisables
  27. 17 Logiques modales
  28. 18 Logique d’ordre supérieur
  29. B4- Systèmes à base de connaissances
  30. 19 Introduction aux systèmes experts
  31. 20 Systèmes experts : développement
  32. 21 Ingénierie et gestion des connaissances
  33. C-Approche grammaticale
  34. 22 Formalismes grammaticaux
  35. D-Formalismes objet
  36. 23 Langages à classes
  37. 24 Langages à prototypes
  38. E-Systèmes multi-agents
  39. 25 Les acteurs
  40. 26 Agents et systèmes multi-agents
  41. 27 Les systèmes multi-agents
  42. F- Méta-connaissances
  43. 28 Métaconnaissances réactives et proactives
  44. G-Quelques grandes réalisations
  45. 29 Traitement des langues naturelles
  46. 30 Autres systèmes intelligents spécialisés
  47. H- Au-delà de l’IA
  48. 31 Le projet robotique
  49. 32 Vie artificielle
  50. I-Conclusion
  51. Index