L'
intelligence artificielle est aujourd'hui incontournable. Ce livre a pour objectif de présenter de façon vulgarisée les concepts du
Machine Learning et du
Deep Learning pour les mettre en application dans des projets basés sur de l'intelligence artificielle, en mettant de côté autant que possible les formules mathématiques et statistiques. Il s'adresse avant tout aux développeurs mais intéressera également toute personne novice en la matière.
Avec une démarche progressive, chaque notion étudiée dans ce livre est illustrée par des
cas pratiques écrits en langage Python. Des connaissances dans ce langage sont ainsi un plus.
Après une
introduction à l'intelligence artificielle et l'
identification des craintes qu'elle suscite, l'auteur propose quelques rappels sur les fondamentaux du
langage Python ainsi qu'une révision de certaines
notions statistiques pour appréhender au mieux les
algorithmes du Machine Learning. Le lecteur peut ensuite mettre en pratique certains de ces algorithmes et découvrir comment donner la faculté à sa machine de
prédire des valeurs et de
réaliser des classifications.
Vient ensuite l'étude de
l'apprentissage non supervisé et de l'usage des
réseaux de neurones qui permet de surcroît au lecteur de découvrir comment les
neurosciences ont eu un impact sur l'intelligence artificielle. Le livre se termine avec la
réalisation de cas pratiques : un premier mêlant réseau de neurones et parole et un second relatif au premier chatbot.
Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur cette page.