Intelligence artificielle et informatique théorique
Intelligence artificielle et informatique théorique
Cépadues; Édition : 2e édition (mars 2002) | ISBN: 2854285786 | French | PDF | 544 pages | 31.73 MB
Le but de cet ouvrage, à vocation pédagogique, est de dégager les contours souvent flous de ce que l'on appelle Intelligence Artificielle et d'aider à mieux comprendre quelle est sa place dans l'informatique moderne. Pour bien saisir l'ensemble des enjeux, il est bon de poser le problème en termes précis.
C'est pourquoi les bases théoriques de l'Intelligence Artificielle (logique et résolution) et les fondements de l'Informatique théorique (calculabilité, complexité, lambda-calcul) sont développés dans la première et la deuxième partie de ce livre.
Puis les principales techniques de l'Intelligence Artificielle sont exposées de façon détaillé dans la troisième partie : programmation des jeux (du classique alpha-beta aux jeux Conway en passant par SSS*), problèmes de satisfaction de contraintes, algorithmes de parcours d'arbres ou de graphes (A*, …).
Les langages modernes de l'Intelligence Artificielle, qu'ils fassent partie de la programmation logique (Prolog) ou de la programmation fonctionnelle (Caml) sont présentés dans la quatrième partie. La cinquième partie est consacrée aux méthodes d'apprentissage symbolique, neuromimétiques et par renforcement, ainsi qu'aux algorithmes génétiques. La conclusion tente de replacer l'Intelligence Artificielle dans son contexte social et philosophique, et de comprendre comment elle a pu susciter tant de discours différents et tant de polémiques.
Cet ouvrage offre un panorama des connaissances théoriques et techniques indispensables pour bien comprendre l'informatique d'aujourd'hui et évoluer vers ce que sera l'informatique de demain.
Sommaire :
1 Définir l'Intelligence Artificielle
I Logique mathématique, résolution
2 Le calcul propositionnel
3 Le calcul des prédicats
4 Les machines de Turing
5 Les systèmes formels
6 Calcul propositionnel et résolution
7 Calcul des prédicats e t résolution
8 Les logiques non-classiques
II Éléments d'informatique théorique
9 Théorie des langages formels
10 La calculabilité
11 La complexité
12 λ -calcul
III Techniques de l'Intelligence Artificielle
13 Méthodes faibles
14 Problèmes de satisfaction de contraintes
15 La programmation des jeux
16 Les systèmes experts
IV Les langages de l'IA
17 Programmation fonctionnelle : M L
18 Programmation logique : PROLOG
V Apprentissage
19 Apprentissage Symbolique Automatique
20 Les réseaux de neurones
21 Algorithmes évolutionnaires
22 Apprentissage par renforcement
VI Conclusion
23 Conclusion
Cépadues; Édition : 2e édition (mars 2002) | ISBN: 2854285786 | French | PDF | 544 pages | 31.73 MB
Le but de cet ouvrage, à vocation pédagogique, est de dégager les contours souvent flous de ce que l'on appelle Intelligence Artificielle et d'aider à mieux comprendre quelle est sa place dans l'informatique moderne. Pour bien saisir l'ensemble des enjeux, il est bon de poser le problème en termes précis.
C'est pourquoi les bases théoriques de l'Intelligence Artificielle (logique et résolution) et les fondements de l'Informatique théorique (calculabilité, complexité, lambda-calcul) sont développés dans la première et la deuxième partie de ce livre.
Puis les principales techniques de l'Intelligence Artificielle sont exposées de façon détaillé dans la troisième partie : programmation des jeux (du classique alpha-beta aux jeux Conway en passant par SSS*), problèmes de satisfaction de contraintes, algorithmes de parcours d'arbres ou de graphes (A*, …).
Les langages modernes de l'Intelligence Artificielle, qu'ils fassent partie de la programmation logique (Prolog) ou de la programmation fonctionnelle (Caml) sont présentés dans la quatrième partie. La cinquième partie est consacrée aux méthodes d'apprentissage symbolique, neuromimétiques et par renforcement, ainsi qu'aux algorithmes génétiques. La conclusion tente de replacer l'Intelligence Artificielle dans son contexte social et philosophique, et de comprendre comment elle a pu susciter tant de discours différents et tant de polémiques.
Cet ouvrage offre un panorama des connaissances théoriques et techniques indispensables pour bien comprendre l'informatique d'aujourd'hui et évoluer vers ce que sera l'informatique de demain.
Sommaire :
1 Définir l'Intelligence Artificielle
I Logique mathématique, résolution
2 Le calcul propositionnel
3 Le calcul des prédicats
4 Les machines de Turing
5 Les systèmes formels
6 Calcul propositionnel et résolution
7 Calcul des prédicats e t résolution
8 Les logiques non-classiques
II Éléments d'informatique théorique
9 Théorie des langages formels
10 La calculabilité
11 La complexité
12 λ -calcul
III Techniques de l'Intelligence Artificielle
13 Méthodes faibles
14 Problèmes de satisfaction de contraintes
15 La programmation des jeux
16 Les systèmes experts
IV Les langages de l'IA
17 Programmation fonctionnelle : M L
18 Programmation logique : PROLOG
V Apprentissage
19 Apprentissage Symbolique Automatique
20 Les réseaux de neurones
21 Algorithmes évolutionnaires
22 Apprentissage par renforcement
VI Conclusion
23 Conclusion