Apprentissage artificiel. Deep learning, concepts et algorithmes, 3e édition

L'œuvre architecturale résulte d'une activité cérébrale synthétisant des motivations de démarche subjectives et objectives. L'analyse des processus de conception architecturale devient ainsi un objectif de la recherche fondamentale. Elle appartient désormais au domaine théorique du champ de la recherche architecturale. Il en découle un réexamen approfondi des conditions de formation et d'exercice professionnel des architectes permettant d'optimiser 1a qualité architecturale et de la contribution de celle-ci aux disciplines connexes de l'urbanisme et de l'aménagement des territoires. La crise de plus en plus aiguë que traverse la profession depuis trois décennies ne se résoudra pas sans une inflexion fondamentale du cadre de formation et d'exercice des architectes. S'appuyant sur l'expérience professionnelle issue d'une triple carrière simultanée d'architecte, d'urbaniste et d'ingénieur-conseil en génie civil, l'auteur investigue les étapes et composantes tant rationnelles que subjectives de la création architecturale, en mettant en évidence les modalités de la complémentarité indissociable entre ces deux démarches. Il apporte ainsi un éclairage nouveau sur les concepts de créativité et d'inventivité, en distinguant clairement l'approche de l'architecte de celle de l'ingénieur. Il en déduit des propositions opérationnelles pour assurer aux futurs architectes une formation adaptée aux exigences contemporaines de l'architecture, et pour restaurer le rôle de maître d'œuvre que la tradition et la logique professionnelle leur attribuent.

Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel" . La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données. A qui s'adresse ce livre ? Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle. "Le lecteur francophone a la chance d'avoir accès à un livre d'une telle ampleur, d'une telle profondeur et d'une telle qualité" . Stuart Russell.

Chaque jour vous êtes confrontés à une multitude d'informations visuelles et auditives qu'il vous faut identifier, interpréter pour pouvoir agir. De même, l'essor du multimédia, de l'internet et de l'audiovisuel vous abreuve de perceptions rapides qu'il vous faut comprendre dans l'instant. Lorsque vous percevez visuellement une image ou un mot la dénommant, pensez-vous à la même chose ? Les mots et les images évoquent-ils les mêmes significations ? Le type d'images (photo, dessin, icône) est-il déterminant dans l'évocation qui en émane ? Où vont se loger les images et les mots dans le cerveau ? Comment les images et les mots sont-ils traités dans le cerveau ? Voilà quelques questions abordées dans ce livre qui explore les processus d'identification, d'interprétation et de compréhension qui éclairent la nature et l'organisation de la mémoire sémantique. L'approche proposée ici est celle des Sciences Cognitives : la psychologie cognitive répond à la question de l'organisation en mémoire et des processus de traitement permettant à l'objet visuel d'évoquer un objet mental ; les neurosciences apportent un éclairage particulier sur la localisation cérébrale et la nature de la mémoire. Les modélisations par des réseaux de neurones artificiels permettent de simuler le fonctionnement cérébral et d'en comprendre les mécanismes fondamentaux. Les relations entre les modalités perceptives et les systèmes sémiotique et sémantique activés sont directement questionnées. L'auteur, après avoir fait un état des recherches les plus récentes sur l'identification des images et des mots et sur la mémoire sémantique, propose une manière originale d'aborder l'analyse de l'organisation des significations en mémoire par sa contribution expérimentale. Celle-ci conduit à remettre en question la notion de mémoire unique, propose un modèle et ouvre des perspectives aussi bien pour la recherche dite théorique que pour des applications ergonomiques concernant les systèmes Homme-Machine, le multimédia,...

Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel". Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.