L'intelligence artificielle en pratique avec Python : recherche, optimisation, apprentissage

Un livre à la fois théorique et pratique

Cet ouvrage à vocation pédagogique a pour but d'aider les débutants et même les praticiens confirmés de l'intelligence artificielle à mieux faire le tri entre certains mécanismes algorithmiques propres à cette discipline et souvent confondus entre eux, dont les trois fondamentaux : « la recherche », « l'optimisation » et « l'apprentissage ».

Même si le Web regorge de solutions algorithmiques et de codes clés en main mis à disposition des internautes, ces codes constituent rarement la bonne solution pour faire face à un problème. En effet, il faut souvent prendre du recul, et c'est précisément ce que propose cet ouvrage, pour pouvoir trancher entre les différentes offres algorithmiques et choisir celle qui sera la plus appropriée au cas de figure que l'on rencontre. Huit problèmes très classiques de l'univers algorithmique et de l'IA sont abordés dans ce livre. Pour chacun, nous allons détailler l'une ou l'autre méthode issue d'un des trois mécanismes fondamentaux (recherche, optimisation ou apprentissage) :

• le jeu du taquin ;


• l'algorithme du plus court chemin (celui qu'on trouve dans les GPS) ;


• le jeu du sudoku ;


• le jeu de Puissance 4 à deux joueurs ;


• le jeu du Tetris ;


• le jeu du Snake ;


• la séparation des spams et des non-spams ;


• la reconnaissance sur photo de chiens ou de chats.

À qui s'adresse cet ouvrage ?

• Aux étudiants, en informatique ou pas, qui découvrent l'IA dans leur parcours académique


• Aux informaticiens, même les plus confirmés, qui se sentent de plus en plus décontenancés devant l'offre pléthorique des recettes d'IA dont ils n'arrivent pas toujours à comprendre « qui fait quoi »

Compléments web

Le code source des exemples du livre en Python est disponible sur le site d'accompagnement www.editions-eyrolles.com/dl/0100456