Intelligence artificielle : cours, exercices corrigés et projets / Louis Gacôgne
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Bibliogr. en fin de chapitres. Notes bibliogr. Index
P. 7 Introduction P. 17 1 Parcours d'arbres et de graphes P. 17 1.1 Spécification et planification P. 24 1.2 L'algorithme du «backtracking» P. 35 1.3 L'algorithme A* P. 39 1.4 L'algorithme minimax P. 45 2 Systèmes experts P. 45 2.1 Rappels théoriques P. 47 2.2 Exercices et projets P. 59 3 Langage Prolog P. 59 3.1 Fonctionnement de l'interpréteur P. 74 3.2 Exercices de programmation en Prolog P. 84 3.3 Projets Prolog P. 99 4 Logique floue P. 99 4.1 Les sous-ensembles flous P. 108 4.2 Généralisation du modus-ponens et commande floue P. 113 4.3 Mesures de confiance P. 119 4.4 Projets de logique floue P. 127 5 Apprentissage P. 127 5.1 Arbres de décision P. 130 5.2 Classement et classification P. 132 5.3 Réseaux de neurones P. 139 5.4 Projets divers d'apprentissage P. 147 6 Evolution artificielle P. 149 6.1 Méthodes locales P. 152 6.2 Algorithmes évolutionnaires P. 163 6.3 Projets d'évolution artificielle P. 181 7 Intelligence artificielle distribuée P. 181 7.1 Dynamique des systèmes P. 183 7.2 Les automates cellulaires P. 187 7.3 Projets de systèmes multi-agents P. 201 8 Annexe sur le langage Lisp P. 209 9 Annexe sur le langage Haskell P. 221 10 Annexe de logique classique et logiques non classiques P. 221 10.1 Aspect sémantique P. 227 10.2 Le point de vue syntaxique P. 231 10.3 Axiomatique de l'arithmétique P. 232 10.4 Calculabilité et complexité P. 235 10.5 Logiques non classiques P. 239 Index