Analyses factorielles simples et multiples : Cours et études de cas / Brigitte Escofier ; Jérôme Pagès (2016) 

Public ISBD Titre : Analyses factorielles simples et multiples : Cours et études de cas Type de document : Ouvrage Auteurs : Brigitte Escofier, Auteur ; Jérôme Pagès, Auteur Mention d'édition : 5ème ed Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : 2016 Collection : Sciences Sup, ISSN 1636-2217 Importance : 392 p ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-074144-1 Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] analyse des données [Motbis 2025] analyse statistique [Motbis 2025] statistique Index. décimale : DF-0 Généralités Note de contenu : Cet ouvrage est destiné aux étudiants en Masters de mathématiques appliquées, d'économie ou d'économétrie, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. Il aborde les méthodes d'analyse de données qui ont démontré leur efficacité dans l'étude des grandes masses complexes d'informations. Cette cinquième édition, entièrement revue et augmentée, a été enrichie de nombreux exercices corrigés Analyses factorielles simples et multiples : Cours et études de cas [Ouvrage] / Brigitte Escofier, Auteur ; Jérôme Pagès, Auteur  . -  5ème ed . - Malakoff : Dunod, 2016 . - 392 p. - (Sciences Sup, ISSN 1636-2217) . ISBN : 978-2-10-074144-1 Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] analyse des données [Motbis 2025] analyse statistique [Motbis 2025] statistique Index. décimale : DF-0 Généralités Note de contenu : Cet ouvrage est destiné aux étudiants en Masters de mathématiques appliquées, d'économie ou d'économétrie, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. Il aborde les méthodes d'analyse de données qui ont démontré leur efficacité dans l'étude des grandes masses complexes d'informations. Cette cinquième édition, entièrement revue et augmentée, a été enrichie de nombreux exercices corrigés

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L'apprentissage profond / Ian Goodfellow (2018)

Public ISBD Titre : L'apprentissage profond Type de document : Ouvrage Auteurs : Ian Goodfellow, Auteur ; Yoshua Bengio, Auteur ; Aaron Courville, Auteur Editeur : Massot éditions Année de publication : 2018 Importance : 768 p ISBN/ISSN/EAN : 979-10-97160-43-2 Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] algèbre linéaire [Motbis 2025] analyse des données [Motbis 2025] mathématique appliquée [Motbis 2025] modèle mathématique Index. décimale : DF-0 Généralités Note de contenu : "Hello Dave, you're looking well today". C'est en ces termes que s'exprime l'odinateur du vaisseau de 2001 l'Odyssée de l'Espace de Stanley Kubrick. Cette scène de 1968 fait desormais partie de notre quotidien : les assistants virtuels, la reconnaissance faciale, la traduction automatique, et bientôt les voitures autonomes sont autant d'applications de l'Intelligence Artificielle connexionniste portés par les réseaux de neurones et l'apprentissage profond (deep learning). Cette forme d'apprentissage automatique permet à l'ordinateur d'apprendre par l'expérience sans qu'un humain lui spécifie formellement toutes les connaissances nécessaires. Ce processus lui permet alors de comprendre le monde et les concepts complexes qui le composent en les rapportant à une hiérarchie de briques élémentaires. Cet ouvrage présente un contexte mathématique et conceptuel pour l'apprentissage profond, couvrant les fondations de l'algèbre linéaire, de théorie des probabilités et de l'information, du calcul numérique et de l'apprentissage automatique. Il offre également des perspectives de recherche, couvrant des sujets théoriques tels que les auto-encodeurs, l'apprentissage de représentation, les modèles probabilistes structurés, la fonction de partition, l'inférence approximative et les modèles génératifs profonds. Ce texte de référence peut être notamment utilisé par des étudiants en cycles supérieurs d'industrie ou de recherche, et par des ingénieurs logiciel qui veulent intégrer l'apprentissage profond dans leurs produits ou plateformes. Il est le premier au monde à faire l'objet d'une traduction automatique fondée sur de l'apprentissage profond à partir d'un outil proposé par DeepL GmbH. L'apprentissage profond [Ouvrage] / Ian Goodfellow, Auteur ; Yoshua Bengio, Auteur ; Aaron Courville, Auteur . - Massot éditions, 2018 . - 768 p. ISBN : 979-10-97160-43-2 Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] algèbre linéaire [Motbis 2025] analyse des données [Motbis 2025] mathématique appliquée [Motbis 2025] modèle mathématique Index. décimale : DF-0 Généralités Note de contenu : "Hello Dave, you're looking well today". C'est en ces termes que s'exprime l'odinateur du vaisseau de 2001 l'Odyssée de l'Espace de Stanley Kubrick. Cette scène de 1968 fait desormais partie de notre quotidien : les assistants virtuels, la reconnaissance faciale, la traduction automatique, et bientôt les voitures autonomes sont autant d'applications de l'Intelligence Artificielle connexionniste portés par les réseaux de neurones et l'apprentissage profond (deep learning). Cette forme d'apprentissage automatique permet à l'ordinateur d'apprendre par l'expérience sans qu'un humain lui spécifie formellement toutes les connaissances nécessaires. Ce processus lui permet alors de comprendre le monde et les concepts complexes qui le composent en les rapportant à une hiérarchie de briques élémentaires. Cet ouvrage présente un contexte mathématique et conceptuel pour l'apprentissage profond, couvrant les fondations de l'algèbre linéaire, de théorie des probabilités et de l'information, du calcul numérique et de l'apprentissage automatique. Il offre également des perspectives de recherche, couvrant des sujets théoriques tels que les auto-encodeurs, l'apprentissage de représentation, les modèles probabilistes structurés, la fonction de partition, l'inférence approximative et les modèles génératifs profonds. Ce texte de référence peut être notamment utilisé par des étudiants en cycles supérieurs d'industrie ou de recherche, et par des ingénieurs logiciel qui veulent intégrer l'apprentissage profond dans leurs produits ou plateformes. Il est le premier au monde à faire l'objet d'une traduction automatique fondée sur de l'apprentissage profond à partir d'un outil proposé par DeepL GmbH.

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Intelligence artificielle / Stuart Russell (2010)

Public ISBD Titre : Intelligence artificielle Type de document : Ouvrage Auteurs : Stuart Russell, Auteur ; Peter Norvig, Auteur Mention d'édition : 3ème ed Editeur : Montreuil : Pearson Année de publication : 2010 Importance : 1198 p ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7440-7455-4 Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] intelligence artificielle [Motbis 2025] technologie Index. décimale : DF-0 Généralités Note de contenu : I Intelligence artificielle 01. Introduction 02. Agents intelligents II Résolution de problèmes 03. Résolution de problèmes par l'exploration 04. Au-delà de l'exploration classique 05. Exploration en situation d'adversité 06. Problèmes à satisfaction de contraintes III Connaissances, raisonnement et planification 07. Agents logiques 08. Logique du premier ordre 09. L'inférence en logique du premier ordre 10. Planification classique 11. Planification et action dans le monde réel 12. Représentation des connaissances IV Connaître et penser l'incertain 13. Quantification de l'incertitude 14. Raisonnement probabiliste 15. Raisonnement probabiliste temporel 16. Prises de décisions simples 17. Prises de décisions complexes V Apprentissage 18. Apprendre à partir d'exemples 19. Connaissances et apprentissage 20. Apprentissage de modèles probabilistes 21. Apprentissage par renforcement VI Communication, perception et action 22. Traitement du langage naturel 23. Langage naturel et communication 24. Perception 25. Robotique 26. Fondements philosophiques 27. IA : le présent et le futur Intelligence artificielle [Ouvrage] / Stuart Russell, Auteur ; Peter Norvig, Auteur  . -  3ème ed . - Montreuil : Pearson, 2010 . - 1198 p. ISBN : 978-2-7440-7455-4 Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] intelligence artificielle [Motbis 2025] technologie Index. décimale : DF-0 Généralités Note de contenu : I Intelligence artificielle 01. Introduction 02. Agents intelligents II Résolution de problèmes 03. Résolution de problèmes par l'exploration 04. Au-delà de l'exploration classique 05. Exploration en situation d'adversité 06. Problèmes à satisfaction de contraintes III Connaissances, raisonnement et planification 07. Agents logiques 08. Logique du premier ordre 09. L'inférence en logique du premier ordre 10. Planification classique 11. Planification et action dans le monde réel 12. Représentation des connaissances IV Connaître et penser l'incertain 13. Quantification de l'incertitude 14. Raisonnement probabiliste 15. Raisonnement probabiliste temporel 16. Prises de décisions simples 17. Prises de décisions complexes V Apprentissage 18. Apprendre à partir d'exemples 19. Connaissances et apprentissage 20. Apprentissage de modèles probabilistes 21. Apprentissage par renforcement VI Communication, perception et action 22. Traitement du langage naturel 23. Langage naturel et communication 24. Perception 25. Robotique 26. Fondements philosophiques 27. IA : le présent et le futur

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L'intelligence artificielle va-t-elle nous dépasser ? La science en marche / Thibaut Martin (2018) 

Public ISBD Titre : L'intelligence artificielle va-t-elle nous dépasser ? La science en marche Type de document : DVD Auteurs : Thibaut Martin, Auteur Editeur : Paris : Docland Yard Année de publication : 2018 Autre Editeur : Issy-les-Moulineaux : Arte Importance : 1 DVD (52 min) Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] innovation technologique [Motbis 2025] intelligence [Motbis 2025] intelligence artificielle [Motbis 2025] technologie Index. décimale : DF-0 Généralités Note de contenu : Les récents progrès des I.A. sonnent pour certains comme un avertissement pour l’humanité : il faudrait craindre – et anticiper – une prise de pouvoir de ces "super-intelligences" dans un avenir pas si lointain. Du côté des firmes du Net (Google, Amazon, Facebook, IBM), qui concentrent aujourd’hui la recherche et le développement en I.A., les grandes manœuvres démarrent pour en équiper massivement nos sociétés. Reconnaissance d’images, diagnostic médical, véhicules autonomes, aide à la création artistique, l’Intelligence Artificielle est déjà partout et dépasse les humains dans de nombreuses tâches réputées "intellectuelles". Et pour cause, son fonctionnement s’inspire de celui des neurones biologiques et de l’organisation du cerveau : l’I.A. est bien autre chose qu’un algorithme qui effectue des supers calculs programmés, elle est désormais capable d’apprendre. Mais malgré leur vitesse de calcul et leur puissance de plus en plus grandes, les machines d’aujourd’hui ont-elles pour autant déjà atteint le niveau d’intelligence générale des humains ? Perçoivent-elles le monde aussi bien que nous apprenons à le faire naturellement dès notre plus jeune âge ? Sommes-nous sur le point de perdre le contrôle sur nos vies et sur notre avenir ? Enquête sur l’émergence d’une autre forme d’intelligence. L'intelligence artificielle va-t-elle nous dépasser ? La science en marche [DVD] / Thibaut Martin, Auteur . - Paris : Docland Yard : Issy-les-Moulineaux : Arte, 2018 . - 1 DVD (52 min). Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] innovation technologique [Motbis 2025] intelligence [Motbis 2025] intelligence artificielle [Motbis 2025] technologie Index. décimale : DF-0 Généralités Note de contenu : Les récents progrès des I.A. sonnent pour certains comme un avertissement pour l’humanité : il faudrait craindre – et anticiper – une prise de pouvoir de ces "super-intelligences" dans un avenir pas si lointain. Du côté des firmes du Net (Google, Amazon, Facebook, IBM), qui concentrent aujourd’hui la recherche et le développement en I.A., les grandes manœuvres démarrent pour en équiper massivement nos sociétés. Reconnaissance d’images, diagnostic médical, véhicules autonomes, aide à la création artistique, l’Intelligence Artificielle est déjà partout et dépasse les humains dans de nombreuses tâches réputées "intellectuelles". Et pour cause, son fonctionnement s’inspire de celui des neurones biologiques et de l’organisation du cerveau : l’I.A. est bien autre chose qu’un algorithme qui effectue des supers calculs programmés, elle est désormais capable d’apprendre. Mais malgré leur vitesse de calcul et leur puissance de plus en plus grandes, les machines d’aujourd’hui ont-elles pour autant déjà atteint le niveau d’intelligence générale des humains ? Perçoivent-elles le monde aussi bien que nous apprenons à le faire naturellement dès notre plus jeune âge ? Sommes-nous sur le point de perdre le contrôle sur nos vies et sur notre avenir ? Enquête sur l’émergence d’une autre forme d’intelligence.

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