AIMA : Intelligence Artificielle : Une Approche Moderne - Détails du Projet

Aperçu du Projet

Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA) est un manuel de référence dans le domaine de l'intelligence artificielle, écrit par Stuart J. Russell et Peter Norvig. Considéré comme le "manuel d'intelligence artificielle le plus populaire au monde", il est reconnu comme le manuel standard dans le domaine de l'IA.

Caractéristiques du Projet

• Autorité: Le manuel d'IA le plus faisant autorité et le plus largement utilisé, adopté par plus de 1500 écoles.
• Exhaustivité: En 2023, le livre est utilisé dans plus de 1500 universités à travers le monde et compte plus de 59 000 citations sur Google Scholar.
• Applicabilité: Le livre est destiné aux étudiants de premier cycle, mais peut également être utilisé au niveau des études supérieures.

Structure du Contenu de la Quatrième Édition

I. Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

• Chapitre 1: Introduction
• Chapitre 2: Agents Intelligents

II. Résolution de Problèmes

• Chapitre 3: Résolution de Problèmes par la Recherche
• Chapitre 4: Recherche dans des Environnements Complexes
• Chapitre 5: Recherche Adversariale et Jeux
• Chapitre 6: Problèmes de Satisfaction de Contraintes

III. Connaissance, Raisonnement et Planification

• Chapitre 7: Agents Logiques
• Chapitre 8: Logique du Premier Ordre
• Chapitre 9: Inférence en Logique du Premier Ordre
• Chapitre 10: Représentation des Connaissances
• Chapitre 11: Planification Automatisée

IV. Connaissance et Raisonnement Incertains

• Chapitre 12: Quantification de l'Incertitude
• Chapitre 13: Raisonnement Probabiliste
• Chapitre 14: Raisonnement Probabiliste au Cours du Temps
• Chapitre 15: Programmation Probabiliste
• Chapitre 16: Prise de Décisions Simples
• Chapitre 17: Prise de Décisions Complexes
• Chapitre 18: Prise de Décisions Multi-Agents

V. Apprentissage Machine

• Chapitre 19: Apprentissage à partir d'Exemples
• Chapitre 20: Apprentissage de Modèles Probabilistes
• Chapitre 21: Apprentissage Profond (Deep Learning)
• Chapitre 22: Apprentissage par Renforcement

VI. Communication, Perception et Action

• Chapitre 23: Traitement du Langage Naturel
• Chapitre 24: Apprentissage Profond pour le Traitement du Langage Naturel
• Chapitre 25: Vision par Ordinateur
• Chapitre 26: Robotique

VII. Conclusion

• Chapitre 27: Philosophie, Éthique et Sécurité de l'IA
• Chapitre 28: L'Avenir de l'IA

Ressources Complémentaires

Ressources en Ligne

• Site Officiel: https://aima.cs.berkeley.edu/
• Exercices: https://aimacode.github.io/aima-exercises/
• Implémentations de Code: https://github.com/aimacode

Implémentations de Code

Le projet propose des implémentations d'algorithmes dans plusieurs langages de programmation :

• Python: aima-python
• Java: aima-java
• Common Lisp: aima-lisp
• JavaScript: aima-javascript

Ressources Pédagogiques

• Pseudo-code: Fournit le pseudo-code des algorithmes au format PDF
• Graphiques: Fournit tous les graphiques du livre au format PDF
• Ressources pour les Enseignants: Page de ressources pédagogiques spécialement conçue pour les enseignants
• Réponses aux Exercices: Système d'exercices interactifs en ligne

Informations sur les Versions

• Quatrième Édition (2020) : Dernière version, incluant les technologies modernes d'IA telles que l'apprentissage profond.
• Troisième Édition (2009) : Version classique.
• Deuxième Édition (2003) : Version antérieure.
• Première Édition (1995) : Version originale.

Domaine d'Utilisation

Ce manuel est largement utilisé pour :

• Les cours d'intelligence artificielle de premier cycle
• Les cours d'IA de niveau supérieur
• Les supports de référence pour l'auto-apprentissage de l'IA
• Le manuel de référence pour les professionnels de l'IA dans l'industrie

Résumé des Caractéristiques

1. Combinaison de Théorie et de Pratique: Fournit à la fois les bases théoriques et les implémentations de code.
2. Contenu Complet: Couvre tous les principaux domaines de l'IA.
3. Mise à Jour Continue: Suit le rythme du développement des technologies d'IA.
4. Convivialité Pédagogique: Fournit de riches ressources pédagogiques et des exercices.
5. Support Multilingue: Les implémentations d'algorithmes prennent en charge plusieurs langages de programmation.