Introduction à l'intelligence artificielle
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Description
Introduction au livre
Un ouvrage d'introduction conçu pour vous aider à comprendre les concepts et les principes de l'intelligence artificielle et à suivre l'évolution de cette technologie à travers des exemples concrets et des exercices pratiques.
Vous découvrirez progressivement les principes des technologies fondamentales telles que l'intelligence artificielle, le big data, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Grâce à des exercices en Python basés sur Google Colab, vous apprendrez la théorie et la pratique, et vous aurez même l'occasion de mettre en œuvre des modèles d'IA.
Il aborde également un large éventail d'applications en Corée du Sud, ainsi que des exemples d'utilisation de l'IA dans le secteur de la défense dans des pays importants tels que les États-Unis, Israël et l'Ukraine, démontrant comment cette technologie est réellement utilisée.
Enfin, en offrant un aperçu équilibré des enjeux éthiques et sociaux ainsi que des perspectives d'avenir de l'intelligence artificielle, nous guidons les lecteurs pour leur permettre de mieux comprendre l'ère de l'IA au-delà de la simple technologie.
Vous découvrirez progressivement les principes des technologies fondamentales telles que l'intelligence artificielle, le big data, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Grâce à des exercices en Python basés sur Google Colab, vous apprendrez la théorie et la pratique, et vous aurez même l'occasion de mettre en œuvre des modèles d'IA.
Il aborde également un large éventail d'applications en Corée du Sud, ainsi que des exemples d'utilisation de l'IA dans le secteur de la défense dans des pays importants tels que les États-Unis, Israël et l'Ukraine, démontrant comment cette technologie est réellement utilisée.
Enfin, en offrant un aperçu équilibré des enjeux éthiques et sociaux ainsi que des perspectives d'avenir de l'intelligence artificielle, nous guidons les lecteurs pour leur permettre de mieux comprendre l'ère de l'IA au-delà de la simple technologie.
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Aperçu
indice
1.
introduction
1.1.
Définition de l'intelligence artificielle
1.2.
Histoire de l'intelligence artificielle
2.
Principes fondamentaux de l'intelligence artificielle
2.1.
Données et algorithmes
2.1.1.
Données
2.1.2.
Algorithme
2.1.3.
Données et algorithmes
2.2.
Big Data et apprentissage automatique
2.2.1.
Big data
2.2.2.
apprentissage automatique
2.3.
Réseaux neuronaux artificiels et apprentissage profond
2.3.1.
réseau neuronal artificiel
2.3.2.
Apprentissage profond (DL)
2.3.3.
Principaux modèles d'apprentissage profond
2.4.
Principales applications de l'intelligence artificielle
2.4.1.
Traitement automatique du langage naturel (TALN)
2.4.2.
Vision par ordinateur
3.
Python et apprentissage automatique
3.1.
Environnement de programmation Python (Colab)
3.2.
Bases de Python pour la pratique
3.2.1.
Déclaration, affectation et référence des variables
3.2.2.
fonction
3.2.3.
bibliothèque
3.2.3.
Bibliothèque Scikit-learn et SVM
3.3 Terrain de jeu Tensorflow
4.
Applications de l'intelligence artificielle
4.1.
Utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle dans le secteur privé
4.1.1. Usine intelligente
4.1.2 Finance et économie
4.1.3 Distribution et vente au détail
4.1.4 Divertissement et médias
4.2.
Utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle dans le secteur de la défense
4.2.1.
USA
4.2.2.
Israël
4.2.3.
Ukraine
4.3.
Études de cas sur l'intelligence artificielle dans le secteur de la défense sud-coréen
4.3.1.
secteur de la défense et militaire
4.3.2.
Usine intelligente
4.3.3.
Entrepôt intelligent
4.3.4.
Système de soutien à la vigilance et à la surveillance
4.3.5.
Domaine médical de la défense
4.3.6.
Innovation commerciale
4.3.7.
Terrain d'entraînement
5. L'avenir de l'intelligence artificielle
5.1.
Problèmes liés à l'intelligence artificielle
5.1.1.
Problèmes liés aux données
5.1.2.
Problème de la boîte noire
5.1.3.
Surapprentissage
5.1.4.
manque de flexibilité
5.1.5.
questions éthiques et sociales
5.2.
Éthique de l'IA
5.2.1 L'importance de l'éthique de l'IA
5.2.2 Enjeux clés de l'éthique de l'IA
5.2.3 Lignes directrices pour l'éthique de l'intelligence artificielle
introduction
1.1.
Définition de l'intelligence artificielle
1.2.
Histoire de l'intelligence artificielle
2.
Principes fondamentaux de l'intelligence artificielle
2.1.
Données et algorithmes
2.1.1.
Données
2.1.2.
Algorithme
2.1.3.
Données et algorithmes
2.2.
Big Data et apprentissage automatique
2.2.1.
Big data
2.2.2.
apprentissage automatique
2.3.
Réseaux neuronaux artificiels et apprentissage profond
2.3.1.
réseau neuronal artificiel
2.3.2.
Apprentissage profond (DL)
2.3.3.
Principaux modèles d'apprentissage profond
2.4.
Principales applications de l'intelligence artificielle
2.4.1.
Traitement automatique du langage naturel (TALN)
2.4.2.
Vision par ordinateur
3.
Python et apprentissage automatique
3.1.
Environnement de programmation Python (Colab)
3.2.
Bases de Python pour la pratique
3.2.1.
Déclaration, affectation et référence des variables
3.2.2.
fonction
3.2.3.
bibliothèque
3.2.3.
Bibliothèque Scikit-learn et SVM
3.3 Terrain de jeu Tensorflow
4.
Applications de l'intelligence artificielle
4.1.
Utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle dans le secteur privé
4.1.1. Usine intelligente
4.1.2 Finance et économie
4.1.3 Distribution et vente au détail
4.1.4 Divertissement et médias
4.2.
Utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle dans le secteur de la défense
4.2.1.
USA
4.2.2.
Israël
4.2.3.
Ukraine
4.3.
Études de cas sur l'intelligence artificielle dans le secteur de la défense sud-coréen
4.3.1.
secteur de la défense et militaire
4.3.2.
Usine intelligente
4.3.3.
Entrepôt intelligent
4.3.4.
Système de soutien à la vigilance et à la surveillance
4.3.5.
Domaine médical de la défense
4.3.6.
Innovation commerciale
4.3.7.
Terrain d'entraînement
5. L'avenir de l'intelligence artificielle
5.1.
Problèmes liés à l'intelligence artificielle
5.1.1.
Problèmes liés aux données
5.1.2.
Problème de la boîte noire
5.1.3.
Surapprentissage
5.1.4.
manque de flexibilité
5.1.5.
questions éthiques et sociales
5.2.
Éthique de l'IA
5.2.1 L'importance de l'éthique de l'IA
5.2.2 Enjeux clés de l'éthique de l'IA
5.2.3 Lignes directrices pour l'éthique de l'intelligence artificielle
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 31 juillet 2025
- Nombre de pages, poids, dimensions : 120 pages | 175 × 245 × 6 mm
- ISBN13 : 9788955685329
- ISBN10 : 8955685327
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