Principes fondamentaux de l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique: Régression, Réseaux neuronaux

Cet ouvrage offre une introduction complète aux principes fondamentaux, aux méthodologies et aux applications qui définissent les systèmes intelligents modernes. Il est conçu comme un guide complet pour les étudiants de premier et deuxième cycles, les enseignants et les professionnels souhaitant acquérir de solides bases en IA et en apprentissage automatique, ainsi que dans leurs applications concrètes. Le contenu est organisé en cinq unités structurées de manière logique, progressant des concepts de base aux techniques informatiques avancées. Unité 1 : Intelligence artificielle ; Unité 2 : Apprentissage automatique. En intégrant théorie, mathématiques et mise en pratique, Unité 3 : Apprentissage automatique inclusif ; Unité 4 : Régression ; Unité 5 : Réseaux de neurones. Grâce à cette approche intégrée, ce livre offre une expérience d'apprentissage équilibrée et stimulante. Il fournit aux lecteurs les compétences essentielles pour concevoir, entraîner et optimiser des modèles d'IA et d'apprentissage automatique, tout en encourageant une réflexion approfondie sur l'innovation, l'éthique et l'impact transformateur des technologies intelligentes.