Dernière mise à jour : 14/01/2008 -
8 livres -
8 critiques
 |  | Introduction à l'algorithmique2e cycle - Ecoles d'ingénieursde Thomas H.Cormen , Charles E.Leiserson , Ronald L. Rivest et Clifford Stein |
Public visé : Ingénieur Résumé de l'éditeur
Cet ouvrage sans équivalent, exhaustif et d'accès facile est une introduction complète à l'algorithmique. Il s'adresse aussi bien aux étudiants qu'aux professionnels de l'informatique.
L'éventail des algorithmes étudiés dans ce livre va des plus classiques, comme les algorithmes de tri et les fonctions de hachage, aux plus récents, comme ceux de la cryptographie, permettant ainsi de passer progressivement des notions élémentaires aux thèmes les plus pointus.
Les auteurs, T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest et C. Stein, de renommée internationale, présentent tous les algorithmes dans un pseudo-code proche des langages Pascal, C et Fortran, ce qui les rend très faciles à comprendre et à implémenter.
Les algorithmes et leurs propriétés sont analysés en profondeur. Ils sont toujours complétés par des preuves mathématiques et illustrés par de nombreux exemples, figures, études de cas et exercices de difficulté graduée.
Au total ce sont plus de 920 exercices et 140 problèmes qui sont proposés.
La première édition s'était rapidement imposée comme un remarquable ouvrage de référence, aux États-Unis comme en France.
Cette seconde édition, profondément remaniée, mise à jour et enrichie, reste plus que jamais un outil de travail complet et indispensable.
Un poids considérable, une qualité de papier surprenante, des schémas à foison, c'est la première impression que nous donne cette véritable encyclopédie des algos.
Tout développeur a eu besoin un jour d'un algorithme optimisé, seulement voilà, les études sont loin, et on fait généralement du code au "feeling" avec ce qu'il nous reste en tête.
Les thèmes abordés sont nombreux, cela va du simple tri à des techniques de cryptographie en passant par les inoubliables graphes.
Le livre est surtout axé mathématiques mais des exemples en pseudo code permettent d'adapter rapidement les algorithmes dans n'importe quel langage.
Dommage que pour les algos les plus avancés il n'y ait pas d'exemple de code, à part ce petit bémol, cet ouvrage est à posséder dans toute bonne bibliothèque.
Sommaire- Introduction
- Rôle des algorithmes en informatique
- Premiers pas
- Croissance des fonctions
- Récurrences
- Analyse probabiliste et algorithmes randomisés
- Tri et rangs
- Tri par tas
- Tri rapide
- Tri en temps linéaire
- Médians et rangs
- Structures de données
- Structures de données élémentaires
- Tables de hachage
- Arbres binaires de recherche
- Arbres rouge-noir
- Extension d'une structure de données
- Techniques avancées de conception et d'analyse
- Programmation dynamique
- Algorithmes gloutons
- Analyse amortie
- Structures de données avancées
- B-Arbres
- Tas binomiaux
- Tas de Fibonacci
- Structures de données pour ensembles disjoints
- Algorithmes pour les graphes
- Algorithmes élémentaires pour les graphes
- Arbres couvrants de poids minimum
- Plus courts chemins à origine unique
- Plus courts chemins pour tout couple de sommets
- Flot maximum
- Morceaux choisis
- Réseaux de tri
- Calcul matriciel
- Programmation linéaire
- Polynômes et transformée rapide de Fourier
- Algorithmes de la théorie des nombres
- Recherche de chaînes de caractères
- Géométrie algorithmique
- NP-Complétude
- Algorithmes d'approximation
- Annexes : éléments de mathématiques
- Sommations
- Ensembles, etc.
- Dénombrement et probabilités
1146 pages,
2ème édition,
Octobre 2002
Editions Dunod,
ISBN10 : 2100039229,
Broché, dimensions : 18 x 6 x 25 Commandez sur www.amazon.fr : 56,91 EUR TTC (prix éditeur 59,90 EUR TTC)
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|  | Algorithmes de graphes de Philippe Lacomme, Christian Prins et Marc Sevaux |
Public visé : Débutant, intermédiaire Résumé de l'éditeur
Les graphes et leurs algorithmes sont des outils mathématiques utilisés pour modéliser et résoudre des problèmes complexes dans des domaines aussi variés que l'optimisation (production industrielle, aide à la décision...), la conception de réseaux (électriques, routiers, télécoms...) ou la modélisation de systèmes évolutifs (économie, automatique...). L'objet de ce livre est de rendre ces techniques fondées sur la théorie des graphes accessibles à des non-mathématiciens et de montrer comment les mettre en oeuvre dans des cas concrets.
Une première partie introduit les notions d'optimisation combinatoire et de complexité des algorithmes, et donne un large panorama des méthodes existantes, des plus classiques aux plus récentes (recuit simulé, tabou...). La seconde partie traite des différents problèmes de graphes : chemins optimaux, flots, tournées, coloration, etc.
Les algorithmes, soigneusement justifiés, sont accompagnés de programmes en pseudo-code et en langage Delphi (Pascal objet), ainsi que d'exemples d'applications commentées. Le CD-Rom d'accompagnement offre une véritable boîte à outil logicielle qui permettra au lecteur de résoudre ses problèmes de graphes sans avoir à programmer lui-même : un outil idéal pour des travaux pratiques d'étudiants ou pour le prototypage rapide d'applications professionnelles. Les sources en langage Delphi, qui sont fournis pour tous les algorithmes du livre, peuvent être modifiés par les programmeurs et incorporés dans leurs propres applications.
A qui s'adresse l'ouvrage ? Aux étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, économie et finance, aide à la décision, etc. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes complexes d'optimisation et d'aide à la décision.
Critique du livre par la rédaction ( Miles)
Comment aborder de manière efficace le difficile problème des graphes ? C'est à cette question que ce livre tente de répondre. Et il le fait bien. Les premiers chapitres sont une excellente introduction aux graphes, mais aussi à la complexité, son calcul et ses implications, et une implémentation de graphes.
En parlant de l'implémentation proposée par le livre, elle est faite en Delphi. Mais pour ceux qui voudraient l'implémenter dans d'autres langages, le livre leur donne des pistes pour les autres langages.
Les autres chapitres concernent les algorithmes de graphes proprement dit. La difficulté est croissante, ce qui permet de ne pas perdre le lecteur. Dans le même temps, chaque chapitre se termine par de multiples références pour que le lecteur puisse approfondir un sujet, au besoin. Malheureusement, elles sont souvent en anglais, mais avec une bonne introduction, ça passe mieux, ce qui est le cas ici.
Sommaire- Introduction aux graphes
- Complexité des algorithmes et problèmes difficiles
- Résolution des problèmes difficiles
- Implémentation objet des graphes
- Explorations de graphes, composantes connexe et bipartisme
- Problèmes de chemins optimaux
- Problèmes de flots et de couplages
- Arbres et arborescences
- Parcours euleriens et hamiltoniens
- Problèmes de coloration
424 pages,
2 ème édition,
octobre 2003
Editions Eyrolles,
ISBN10 : 2212113854 Commandez sur www.amazon.fr : 42,75 EUR TTC (prix éditeur 45,00 EUR TTC)
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 | | Réseaux de neuronesMéthodologie et applicationsde Gérard Dreyfus, Jean-Marc Martinez, Manuel Samuelides, Mirta Gordon, Fouad Badran, Sylvie Thiria, Laurent Hérault |
Public visé : Ingénieur ou étudiant Résumé de l'éditeur
Les réseaux de neurones constituent aujourd'hui une technique de traitement de données bien comprise et maîtrisée, qui devrait faire partie de la boîte à outils de tout ingénieur soucieux de tirer le maximum d'informations pertinentes des données dont il dispose : effectuer des prévisions, de la fouille de données, élaborer des modèles, reconnaître des formes ou des signaux, etc.
joignant fondements théoriques et applications pratiques dans un langage accessible, cet ouvrage permettra aux décideurs, aux ingénieurs et aux chercheurs de bénéficier de méthodologies claires pour mettre en oeuvre les réseaux de neurones dans des applications industrielles, financières ou bancaires, dont de nombreux exemples sont présentés. Cette deuxième édition mise à jour et enrichie des derniers développements dans le domaine est accompagnée d'un CD-Rom contenant des d'exemples de modèles en C avec leurs données et d'un outil d'apprentissage dédié, Neuro One (version d'évaluation).
A qui s'adresse ce livre ? - Aux ingénieurs, informaticiens, industriels et décideurs ayant à résoudre des problèmes de modélisation, de reconnaissance, de prévision, de commande, etc. - Aux étudiants et élèves ingénieurs des disciplines scientifiques et économiques, et à leurs enseignants.
Après une rapide introduction au concept de réseaux de neurones, le lecteur est plongé dans une description d'un grand nombre de types de réseaux de neurones différents avec pour chacun d'eux leurs propriétés et des domaines d'utilisation. Toutes ces présentations sont étroitement liées à des explications statistiques permettant de préparer et de traiter de manière optimale les données à manipuler dans le réseau.
Cet ouvrage traite des réseaux de neurones par un grand nombre d'aspects : algorithmique, statistique, algébrique, avec également des exemples d'applications aussi divers que variés pour notre plus grand bonheur. Il y en a pour tous les goûts.
Le lecteur pourra néanmoins être dérouté par l'excès de formalisme mathématique au détriment d'explications en langage naturel, c'est la raison pour laquelle il faut un solide bagage théorique/statistique/mathématique avant d'attaquer cet ouvrage. On appréciera au plus haut point les explications multiples pour un même concept et la mise en page très claire, mettant en évidence des encadrés "A retenir", "rappel" ou encore "définition", ainsi que des schémas nombreux et clairs. Bref, un ouvrage très utile mais d'une approche pas toujours évidente.
Sommaire- Les réseau de neurones : pourquoi et pour quoi faire ?
- Modélisation à l'aide de réseaux de neurones : principes et méthodologie de conception de modèles
- Compléments de méthodologie pour la modélisation : réduction de dimension et ré-échantillonnage
- Identification "neuronale" de systèmes dynamiques commandés et réseaux bouclés (récurrents)
- Apprentissage d'une commande en boucle fermée
- La discrimination
- Cartes auto-organisatrices et classification automatique
- Réseaux de neurones sans apprentissage pour l'optimisation
- Bibliographie commentée
- Outils pour les réseaux de neurones (CDROM)
417 pages,
2ème édition,
avril 2004
Editions Eyrolles,
ISBN10 : 2212114648,
Broché, dimensions : 17 x 3 x 23 Commandez sur www.amazon.fr : 49,40 EUR TTC (prix éditeur 52,00 EUR TTC)
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 | | Réseaux bayesiensde Patrick Naïm, Pierre-Henri Wuillemin, Philippe Leray, Olivier Pourret et Anna Becker |
Public visé : Avancé Résumé de l'éditeur
Modèles de connaissances pour l'aide à la décision, le diagnostic ou le contrôle de systèmes complexes. Technique mathématique combinant statistiques et intelligence artificielle, les réseaux bayésiens permettent d'analyser de grandes quantités de données pour en extraire des connaissances utiles à la prise de décision, contrôler ou prévoir le comportement d'un système, diagnostiquer les causes d'un phénomène, etc. Les réseaux bayésiens sont utilisés dans de nombreux domaines : santé (diagnostic, localisation de gènes), industrie (contrôle d'automates ou de robots), informatique et réseaux (agents intelligents), marketing (data mining, gestion de la relation client), banque et finances (scoring, analyse financière), management (aide à la décision, knowledge management, gestion du risque), etc. Fondements théoriques, méthodologie de mise en oeuvre, exemples d'application et panorama des outils.
Après une première partie de présentation "intuitive" des réseaux bayésiens accompagnée d'exercices, la deuxième partie du livre en expose les fondements théoriques, avec une étude détaillée des algorithmes les plus importants.
Résolument pratique, la troisième partie de l'ouvrage propose une méthodologie de mise en oeuvre, un panorama des domaines d'application, trois études de cas détaillées, ainsi qu'une présentation des principaux logiciels de modélisation de réseaux bayésiens (Bayes Net Toolbox, BayesiaLab, Hugin et Netica).
À qui s'adresse l'ouvrage ? Aux ingénieurs, informaticiens, industriels, biologistes, économistes confrontés à des problèmes d'analyse de données, d'aide a la décision, de gestion des connaissances, de diagnostic ou de contrôle de systèmes. Aux étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, économie, recherche opérationnelle, gestion de production, automatique.
Critique du livre par la rédaction ( Miles)
Comme on pouvait s'y attendre devant ce sujet, le livre est tout de même difficile à comprendre.
Heureusement, les auteurs ont commencé par une petite partie introductive abordable - même s'il faudra chercher dans les annexes les notations pour comprendre les équations, moins une étoile pour cela - suffisamment simple pour que toute personne ayant une notion de probabilité puisse comprendre.
Attention, que ceux qui ne connaissent rien des probabilités et de la règle de Bayes passent leur chemin. Oui, les réseaux bayesiens permettent de résoudre beaucoup de problèmes, mais ce livre ne vous apprendra pas les bases indispensables de la statistique et des probabilités, ce n'est pas non plus son objectif.
La deuxième partie est la partie complexe, celle qui énonce les théorèmes et les algorithmes. A la première lecture, on ne comprend pas tout, c'est normal, il faut se replonger plusieurs fois dedans pour voir vraiment ce qui se passe, pour pouvoir comprendre en détail les algorithmes.
La dernière partie permet de ce faire une idée de ce qu'on peut réaliser avec des réseaux bayesiens. La pratique est en effet indispensable pour comprendre ce vaste sujet. En revanche, aucun code n'est fourni, on est invité à regarder ce que le commerce propose de libre ou de payant, on reste donc un peu sur sa faim à ce niveau, mais n'oublions pas que ce sujet est complexe, et que les programmes sur les réseaux bayesiens sont relativement récents, donc fournir un code source pour ces objets n'est pas chose facile.
Sommaire- INTRODUCTION AUX RESEAUX BAYESIENS
- Approche intuitive
- Introduction aux algorithmes : inférence, apprentissage
- Exercices corrigés
- CADRE THEORIQUE ET PRESENTATION DETAILLEE DES ALGORITHMES
- Modèles
- Propagations
- Apprentissage
- METHODOLOGIE DE MISE EN OEUVRE ET ETUDES DE CAS
- Mise en oeuvre des réseaux bayésiens
- Panorama des applications
- Étude de cas n° 1 : gestion des risques (EDF)
- Étude de cas n° 2 : modélisation d'un réseau électrique (EDF)
- Étude de cas n° 3 : application de scoring pour la vente de crédit en ligne
298 pages,
2 ème édition,
avril 2004
Editions Eyrolles,
ISBN10 : 2212111371 Commandez sur www.amazon.fr : 39,00 EUR TTC (prix éditeur 37,05 EUR TTC)
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| | Simulation numérique en C++de Ionut Danaila, Frédéric Hecht, Olivier Pironneau |
Public visé : Intermédiaire, avancé Résumé de l'éditeur
La simulation numérique est devenue un outil de compréhension et de contrôle irremplaçable dans de très nombreux domaines comme la physique, la mécanique, la biologie, la finance, l'industrie… Cet ouvrage présente les techniques les plus avancées pour la simulation et la programmation en C++ de systèmes modélisés par des équations aux dérivées partielles (EDP).
Critique du livre par la rédaction ( Miles)
Difficile de donner un avis objectif sur ce livre, il couvre des domaines très différents.
La partie C++ est décevante de point de vue, On attend plus d'un livre sorti en 2003 qui ne parle même pas de la STL ! Il est dommage de consacrer une grande partie du livre au C++ sans parler des véritables avantages du C++ et des bibliothèques existantes pouvant résoudre les problèmes présentés. On passera sur la partie Java et celle créant un langage utilisateur, autant utiliser un langage prouvé (Python par ex). Un intérêt peut être porté à la partie OpenGL, à titre d'introduction.
En revanche, la partie sur la simulation numérique est donc purement sur les méthodes à éléments finis. Il faut s'accrocher, mais c'est normal, il ne s'agit pas d'un livre consacré à ces méthodes, mais sur leur approche programmatoire (un précédent ouvrage est consacré à la partie algorithmie, Introduction au calcul scientifique). La difficulté s'accroit au fur et à mesure, c'est appréciable de ne pas se retrouver directement au dernier chapitre.
On regrettera toutefois le manque d'explications sur certains termes, qui sont considérés comme acquis, mais qu'un programmeur ne connaîtra pas forcément, contrairement à un étudiant dans le domaine (la modélisation), il faut donc s'armer d'Internet pour compléter sa lecture (la connaissance de l'analyse numérique ne suffit pas, malgré ce qui est indiqué dans l'introduction du livre).
Sommaire- Introduction au calcul numérique
- Algorithmes et techniques avancées
- La plus simple des méthodes d'éléments finis
- Graphiques
- Triangulations automatiques
- Une méthode intégrale tridimensionnelle
- Différienciation automatique
- De C++ à Java
- Création d'un langage utilisateur
352 pages,
1 ère édition,
février 2003
Editions Dunod,
ISBN10 : 2100069756,
ISBN13 : 978-2100069750 Commandez sur www.amazon.fr : 33,73 EUR TTC (prix éditeur 35,50 EUR TTC)
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 | | Compilateurs |
Public visé : intermédiaire à avancé Résumé de l'éditeur
Un compilateur est l'une des parties les plus vitales d'un système informatique. Il permet de traduire un programme écrit en langage évolué (comme Pascal, Ada, C++ ou Java) en un langage simplifié que la machine est capable de comprendre et d'exécuter. Cet ouvrage décrit des techniques de compilation adaptées à tous les langages, logiques, distribués, fonctionnels et orientés objets.
Des techniques d'optimisation et des outils de compilation automatique sont aussi présentés.
Des exercices corrigés complètent le cours.
Cet ouvrage de près de 800 pages très complet traite de tous les outils permettant la conception et la réalisation d'un compilateur. Même si la difficulté est progressive, le livre reste assez délicat à appréhender, mais la réalisation d'un compilateur est de toute manière quelque chose de très difficile.
Le cours traite d'abord des outils théoriques utilisés dans la réalisation d'un compilateur : analyseur lexicale, analyseur syntaxique et analyseur sémantique. Les notions de bases en théorie du langage sont également revues : langage, grammaire, automate, automate à pile...
De nombreux détails sont donnés, notamment au niveau des optimisations possibles.
Les auteurs ont donné de nombreux exemples pour permettre de créer un analyseur lexical et un analyseur syntaxique. Soit directement, soit en utilisant un outil externe comme Lex et Yacc (exemples en langage C).
J'ai particulièrement apprécié certains chapitres, notamment l'introduction à des théories un peu à part tel que la gestion de l'allocation dynamique (comment éviter la fragmentation de la mémoire...) et la création d'un ramasse-miette (souvent appelé Garbage Collector).
Ce livre ne s'arrête pas à l'explication de la compilation d'un langage impératif de haut niveau vers un langage impératif de bas-niveau, ce qui est souvent le cas avec ce type de cours, mais explique en détails les techniques de compilation pour des langages fonctionnels, objets et logique, tout en détaillant de nombreuses optimisations possibles. Un chapitre introduit même des outils pour permettre de paralléliser ou de distribuer des algorithmes simples.
Pour finir, le cours donne un exemple complet de réalisation d'un compilateur en Java.
Pour résumer, ce cours est très complet et touche à tous les domaines de la compilation. Des exercices sont proposés à chaque fin de chapitre et de nombreux exemples pratiques sont donnés. Si le lecteur souhaite en savoir d'avantage, la bibliographie est recapitulé pour chaque chapitre, ce qui permet de rapidement s'y retrouver.
Sommaire- Introduction
- Du texte du programme à l'arbre abstrait
- Décoration de l'arbre abstrait : le contexte
- Traitement du code intermédiaire
- Gestion de la mémoire
- Programmes impératifs et orientés objet
- Programmes fonctionnels
- Programmes logiques
- Programmes parallèles et distribués
- Un compilateur/interprète orienté objet simple
800 pages,
1re édition,
2002
Editions Dunod,
ISBN10 : 2-10-005887-8 Commandez sur www.amazon.fr : 56.91 EUR TTC seulement (au lieu de 59.9 EUR TTC : prix éditeur)
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 | | Introduction à la calculabilitéde Pierre Wolper |
Public visé : Etudiant : 2ème Cycle Ecole d'ingénieur Résumé de l'éditeur Dans le monde de l'informatique en perpétuelle évolution, une connaissance élémentaire de la théorie de la calculabilité reste plus que jamais indispensable à l'informaticien, qui se pose sans cesse la question des limites de l'informatique. La théorie de la calculabilité apporte des réponses. Elle démontre notamment que certains problèmes informatiques ne peuvent pas être résolus par des programmes. Cet ouvrage présente les éléments essentiels de cette science qui consiste à étudier ce qu'il est possible ou non de résoudre grâce à l'outil informatique, quelle que soit la machine utilisée. Il aborde en premier lieu les langages formels, les automates et les grammaires puis introduit la notion de calculabilité par le biais des machines de Turing et des fonctions récursives. En dernier lieu, sont étudiées les notions de complexité, et plus particulièrement les problèmes NP-complets. Ce manuel comporte de nombreux exercices d'application, ainsi que leurs corrigés. Cette troisième édition s'enrichit d'une section sur l'interprétation de la non-calculabilité et approfondit la notion de NP-complétude. Si ce livre constitue avant tout un cours destiné aux étudiants en informatique, il s'adresse également aux professionnels désireux de mieux comprendre cette science.
Cet ouvrage est un cours sur la calculabilité dont la vocation première est de servir de support de cours aux étudiants de 2nd cycle en informatique et aux élèves ingénieur.
L'ensemble des bases de cette matière y sont abordés ( cf : table des matières).
Les explications claires et les exercices judicieusement choisis en font un ouvrage de référence que tout étudiant en informatique se doit de consulter.
S'agissant d'un cours de second cycle, il convient de posséder quelques bases pour tirer le maximum de bénéfices des savoirs prodigués par cet ouvrage. En outre, des connaissances concernant les ensembles et la théorie des graphes s'avèrent indispensables.
Outre le cours théorique à destination des étudiants, la lecture de ce livre est intéressante à tout
informaticien désireux de comprendre : l'utilisation des expressions régulières, la mise au point d'un langage de programmation et les principes l'analyse syntaxe, les ensembles de définition de fonctions. Et plus généralement, la calculabilité …
Sommaire- Introduction
- Les automates finis
- Les grammaires régulières
- Automates à pile et langages hors-contexte
- Les machines de turing
- Les fonctions récursives
- La non-calculabilité
- La complexité
- Solution des exercices
224 pages,
12/10/2006
Editions Dunod,
ISBN10 : 2100499815 Commandez sur www.amazon.fr : 28,41 EUR TTC (prix éditeur 29,90 EUR TTC)
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| | Intelligence Artificiellede Stuart Russell, Peter Norvig |
Traducteur(s) : Marie-Cécile Baland, David de Loenzien, Patrick Haond Public visé : Intermédiaire Introduction : Le livre qu'il vous faut pour découvrir ou parfaire ses connaissances en intelligence artificielle. Résumé de l'éditeur
Ce livre est LA référence en matière d'Intelligence Artificielle. Il en décrit et analyse tous les concepts :
la logique, les probabilités et les mathématiques discrètes et du continu, la perception, le raisonnement, l'apprentissage,
la prise de décision et l'action. Sa particularité est de présenter l'IA à travers le concept des agents intelligents, c'est-à-dire
de systèmes qui décident de ce qu'il convient de faire. Les auteurs expliquent ainsi comment un agent intelligent réussit à percevoir
son environnement de manière à déterminer et analyser ce qu'il s'y passe.
Ce livre est tout simplement excellent, à mes yeux. Au départ, on peut ne rien connaître de l'intelligence artificielle,
tout simplement en avoir entendu parler, juste savoir que cela existe. Dès le début, les auteurs nous plongent dans cet univers
grâce à un chapitre décrivant l'histoire de l'Intelligence Artificielle (IA). Par la suite, les auteurs
vont peu à peu introduire certaines notions telles que celle "d'agent intelligent", introduite dès le début. Cette notion est d'ailleurs
la notion centrale du livre, car c'est autour de cette dernière que va s'orienter toute la suite du livre.
Une particularité de ce livre est qu'il est assez théorique. Le lecteur est
amené à réfléchir sur des sujets passionnants, à mettre en relation des concepts et à les exploiter lui-même.
En effet, parmi les 400 et quelques exercices, certains sont des exercices de réflexion, simplement. D'autres, à l'opposé,
sont des exercices de programmation. Il est cependant important de s'intéresser à l'aspect "réflexion" de ce livre
car il vous fera comprendre excessivement plus facilement bien des concepts et algorithmes d'IA.
Si ce livre vous intéresse mais que vous hésitez à cause de l'aspect théorique, je ne peux
que vous conseiller de le feuilleter si vous le pouvez, ou bien de consulter sa table des matières. Pourquoi ? Car si
il aborde vraiment les thèmes qui vous intéressent, la théorie ne sera pas un problème. Bien que la démarche adoptée
soit plutôt nettement scientifique, il demeure toutefois accessible grâce à son côté philosophie, car il est bien
question de philosophie de l'IA. On y apprend à raisonner sur les agents intelligents dans
un contexte donc à la fois scientifique et philosophique. Toutefois, ce livre n'est pas non plus
accessible à Mr Tout le monde. Il faut tout de même avoir de bonnes notions d'algorithmie et
avoir été ne serait-ce qu'un peu sensibilisé aux problématiques abordées ici. Par exemple : comment
fait l'ennemi dirigé par l'ordinateur dans tel jeu pour avoir le meilleur angle de tir et pour
décider du meilleur moment pour ce faire ?
En conclusion, ce livre aborde donc tous les aspects qui concernent l'IA. De la prise de décisions
au raisonnement, on découvre un nouveau monde passionnant. Il ne faut toutefois pas vous attendre
à des exemples en C++, Java ou autres car ce livre est à visée générique et ne cible donc aucun
langage. Il s'agit ici de comprendre certaines logiques et de savoir les mettre en oeuvre. C'est donc
un excellent livre pour découvrir ce monde. Il devient bien plus facile après sa lecture d'aborder l'implémentation
d'intelligences artificielles dans vos programmes.
Sommaire- Intelligence artificielle
- Résolution de problèmes
- Connaissances et raisonnement
- Planification
- Connaissances et raisonnement en environnement incertain
- Apprentissage
- Communication, perception et action
- Conclusions
1216 pages,
2ème édition,
Septembre 2006
Editions Pearson Education,
ISBN10 : 2744071501,
ISBN13 : 978-2744071508 Commandez sur www.amazon.fr : 68.40 EUR TTC seulement (au lieu de 72.00 EUR TTC : prix éditeur)
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