Genres: Technologies de l'Information (TI)
Année de publication: 2020
Année de lecture: 2022
Mauvaise
Nombre de lectures: 1
Nombre total de pages: 130
Résumé (pages): 0
Langue originale de la publication:
Russe
Traductions dans d'autres langues: Aucune traduction dans d'autres langues trouvée
Description Générale
Un livre court de trois chapitres. Le contenu est présenté principalement comme texte pur, avec occasionnellement des diagrammes ou des extraits de code. La lecture est facile, mais assez ennuyeuse.
Résumé Rapide
Voici les thèmes principaux de ce livre, extraits du sommaire :
Chapitre 1. Intelligence Artificielle
- 1.1. Introduction aux systèmes d’intelligence artificielle
- 1.1.1. Concept d’intelligence artificielle
- 1.1.2. Intelligence artificielle en Russie
- 1.1.3. Structure fonctionnelle du système d’intelligence artificielle
- 1.2. Directions de développement de l’intelligence artificielle
- 1.3. Données et connaissances. Représentation des connaissances dans les systèmes intelligents
- 1.3.1. Données et connaissances. Définitions de base
- 1.3.2. Modèles de représentation des connaissances
- 1.4. Systèmes experts
- 1.4.1. Structure d’un système expert
- 1.4.2. Développement et utilisation d’instruments experts
- 1.4.3. Classification des systèmes experts
- 1.4.4. Représentation des connaissances dans les systèmes experts
- 1.4.5. Outils pour construire des systèmes experts
- 1.4.6. Technologie de développement d’un système expert
- Questions de révision et exercices du chapitre 1
- Bibliographie du chapitre 1
Chapitre 2. Programmation Logique
- 2.1. Méthodologies de programmation
- 2.1.1. Méthodologie de programmation impérative
- 2.1.2. Méthodologie de programmation orientée objet
- 2.1.3. Méthodologie de programmation fonctionnelle
- 2.1.4. Méthodologie de programmation logique
- 2.1.5. Méthodologie de programmation par contraintes
- 2.1.6. Méthodologie de programmation de réseaux neuronaux
- 2.2. Brève introduction au calcul des prédicats et à la preuve de théorèmes
- 2.3. Processus d’inférence logique en Prolog
- 2.4. Structure d’un programme Prolog
- 2.4.1. Utilisation d’objets composites
- 2.4.2. Utilisation de domaines alternatifs
- 2.5. Organisation des répétitions en Prolog
- 2.5.1. Méthode de secours après échec
- 2.5.2. Méthode de coupure et de secours
- 2.5.3. Recursion simple
- 2.5.4. Méthode de règle de récurrence généralisée (GRR)
- 2.6. Listes en Prolog
- 2.6.1. Opérations sur des listes
- 2.7. Chaînes en Prolog
- 2.7.1. Opérations sur des chaînes
- 2.8. Fichiers en Prolog
- 2.8.1. Prédicats Prolog pour travailler avec les fichiers
- 2.8.2. Description du domaine des fichiers
- 2.8.3. Écriture dans un fichier
- 2.8.4. Lecture depuis un fichier
- 2.8.5. Modification d’un fichier existant
- 2.8.6. Ajout à la fin d’un fichier existant
- 2.9. Création d’une base de données dynamique en Prolog
- 2.9.1. Bases de données Prolog
- 2.9.2. Prédicats de base de données dynamique en Prolog
- 2.10. Création de systèmes experts
- 2.10.1. Structure du système expert
- 2.10.2. Représentation des connaissances
- 2.10.3. Méthodes d’inférence
- 2.10.4. Système d’interface utilisateur
- 2.10.5. Système expert basé sur les règles
- Questions de révision et exercices du chapitre 2
- Bibliographie du chapitre 2
Chapitre 3. Réseaux de Neurones
- 3.1. Introduction aux réseaux de neurones
- 3.2. Modèle artificiel du neurone
- 3.3. Applications des réseaux de neurones
- 3.4. Entraînement d’un réseau de neurones
- Questions de révision et exercices du chapitre 3
- Bibliographie du chapitre 3
Opinion
Si on me demandait quel est le livre le plus inutile que j’ai lu ces dernières années, je choisirais sans hésiter celui‑ci. En réalité, ce n’est même pas un livre, mais un manuel universitaire : purement théorique et sans valeur pratique.
