Artificial Intelligence Guide
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À propos de l'application
📘Intelligence Artificielle (Édition 2025-2026)
Guide d'Intelligence Artificielle (Édition 2025-2026) est une application complète, basée sur un programme, conçue pour les étudiants en BSCS, BSIT, génie logiciel et science des données. Elle offre une base académique complète pour comprendre la théorie de l'IA, les systèmes classiques, les techniques de recherche, les systèmes experts et les modèles intelligents modernes.
Cette édition allie clarté théorique et apprentissage pratique, avec notamment des QCM et des quiz, pour aider les apprenants à consolider leurs connaissances et à se préparer aux examens, aux projets et aux applications de l'IA.
Les étudiants exploreront l'évolution de l'IA, des systèmes à base de règles et des algorithmes de recherche aux réseaux de neurones, à la logique floue et aux modèles d'IA hybrides, en approfondissant leurs connaissances des approches symboliques et sous-symboliques.
Chapitres et sujets
Chapitre 1 : Introduction à l’intelligence artificielle
Définition et portée de l’IA
Histoire et évolution de l’IA
Applications de l’IA (robotique, santé, commerce, etc.)
Introduction à Common Lisp
Chapitre 2 : Systèmes classiques d’IA et résolution de problèmes
Solveur de problèmes général (GPS)
Règles et systèmes à base de règles
Stratégies de recherche simples
Analyse des moyens et des fins
ELIZA et programmes de langage naturel
Appariement de motifs et traducteurs à base de règles (OPS-5)
Chapitre 3 : Représentation des connaissances
Approches de la représentation des connaissances
Bases du traitement automatique du langage naturel
Règles, productions, logique des prédicats
Réseaux sémantiques
Cadres, objets et scripts
Chapitre 4 : Techniques de recherche en IA
- Recherche aveugle : Recherche en profondeur et en largeur
- Recherche heuristique : Recherche par ordre de priorité, Recherche par ascension, Recherche A*
- Jeu : Algorithme Min-Max, Élagage Alpha-Bêta
🔹 Chapitre 5 : Mathématiques symboliques et systèmes experts
- Résolution de problèmes algébriques
- Traduction d'équations anglaises en algèbre
- Règles de simplification et de réécriture
- Méta-règles et leurs applications
- Systèmes d'algèbre symbolique (Macsyma, PRESS, ATLAS)
🔹 Chapitre 6 : Programmation logique
- Principe de résolution
- Unification en logique des prédicats
- Logique des clauses de Horn
- Introduction à Prolog
- Programmation Prolog (faits, règles, requêtes)
🔹 Chapitre 7 : Systèmes à base de connaissances et études de cas
- Introduction aux systèmes experts
- Études de cas (MYCIN, DENDRAL)
- Raisonnement basé sur les connaissances
- Applications en médecine, ingénierie et commerce
🔹 Chapitre 8 : Sujets avancés en IA
- Réseaux de neurones (perceptron, rétropropagation)
- Algorithmes génétiques
- Ensembles flous et logique floue
- Systèmes d'IA hybrides
- Tendances futures en IA
🌟 Pourquoi choisir ce livre/cette application ?
✅ Programme complet avec des perspectives académiques et pratiques
✅ Comprend des QCM et des quiz pour un apprentissage conceptuel approfondi
✅ Couvre les techniques d'IA symboliques et modernes
✅ Idéal pour les étudiants et les professionnels qui explorent les systèmes intelligents
✅ Ressource idéale pour les projets d'IA, la recherche et les études supérieures
✍ Cette application est inspirée par les auteurs :
Stuart Russell, Peter Norvig, Elaine Rich, Nils J. Nilsson, Patrick Henry Winston
📥 Télécharger maintenant !
Maîtrisez l’intelligence artificielle des bases aux techniques avancées avec Artificial Intelligence Guide (édition 2025-2026) — votre guide complet des systèmes intelligents et du raisonnement informatique.
Guide d'Intelligence Artificielle (Édition 2025-2026) est une application complète, basée sur un programme, conçue pour les étudiants en BSCS, BSIT, génie logiciel et science des données. Elle offre une base académique complète pour comprendre la théorie de l'IA, les systèmes classiques, les techniques de recherche, les systèmes experts et les modèles intelligents modernes.
Cette édition allie clarté théorique et apprentissage pratique, avec notamment des QCM et des quiz, pour aider les apprenants à consolider leurs connaissances et à se préparer aux examens, aux projets et aux applications de l'IA.
Les étudiants exploreront l'évolution de l'IA, des systèmes à base de règles et des algorithmes de recherche aux réseaux de neurones, à la logique floue et aux modèles d'IA hybrides, en approfondissant leurs connaissances des approches symboliques et sous-symboliques.
Chapitres et sujets
Chapitre 1 : Introduction à l’intelligence artificielle
Définition et portée de l’IA
Histoire et évolution de l’IA
Applications de l’IA (robotique, santé, commerce, etc.)
Introduction à Common Lisp
Chapitre 2 : Systèmes classiques d’IA et résolution de problèmes
Solveur de problèmes général (GPS)
Règles et systèmes à base de règles
Stratégies de recherche simples
Analyse des moyens et des fins
ELIZA et programmes de langage naturel
Appariement de motifs et traducteurs à base de règles (OPS-5)
Chapitre 3 : Représentation des connaissances
Approches de la représentation des connaissances
Bases du traitement automatique du langage naturel
Règles, productions, logique des prédicats
Réseaux sémantiques
Cadres, objets et scripts
Chapitre 4 : Techniques de recherche en IA
- Recherche aveugle : Recherche en profondeur et en largeur
- Recherche heuristique : Recherche par ordre de priorité, Recherche par ascension, Recherche A*
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🔹 Chapitre 5 : Mathématiques symboliques et systèmes experts
- Résolution de problèmes algébriques
- Traduction d'équations anglaises en algèbre
- Règles de simplification et de réécriture
- Méta-règles et leurs applications
- Systèmes d'algèbre symbolique (Macsyma, PRESS, ATLAS)
🔹 Chapitre 6 : Programmation logique
- Principe de résolution
- Unification en logique des prédicats
- Logique des clauses de Horn
- Introduction à Prolog
- Programmation Prolog (faits, règles, requêtes)
🔹 Chapitre 7 : Systèmes à base de connaissances et études de cas
- Introduction aux systèmes experts
- Études de cas (MYCIN, DENDRAL)
- Raisonnement basé sur les connaissances
- Applications en médecine, ingénierie et commerce
🔹 Chapitre 8 : Sujets avancés en IA
- Réseaux de neurones (perceptron, rétropropagation)
- Algorithmes génétiques
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En savoir plus sur la manière dont les développeurs déclarent le partage
Aucune donnée collectée
En savoir plus sur la manière dont les développeurs déclarent la collecte
Les données sont chiffrées lors de leur transfert
Impossible de supprimer les données
Nouveautés
🚀 Initial Launch of Artificial Intelligence Guide
✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering AI foundations
✅ MCQs and quizzes for exam prep, and project practice
🎯 Suitable For:
👩🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & Data Science
📘 University & college courses on Artificial Intelligence and Knowledge Systems
💻 Professionals & learners exploring AI applications and intelligent technologies
Start mastering intelligent computing with Artificial Intelligence Guide! 🚀
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Assistance de l'appli
À propos du développeur
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
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