Cours spécialisé en intelligence artificielle pour les développeurs

Ce COURS D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR DÉVELOPPEURS propose une formation spécialisée sur le sujet. Ce Cours d'Intelligence Artificielle pour Développeurs en Intelligence Artificielle pour Programmeurs vous propose une formation spécialisée en la matière, connaissant les principales techniques de l'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, son inspiration, biologique, physique ou encore mathématique, ainsi que les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et des graphiques pour chacun d'eux. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple générique d'implémentation, complété par une application pratique, développée en C#. Ces exemples de codes génériques sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit dans Silverlight, Windows Phone, Windows, ou encore des applications .NET plus classiques. Les techniques d'Intelligence Artificielle décrites sont : les systèmes experts, qui permettent d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances, la logique floue, qui permet de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus flexible qu'avec les programmes traditionnels, les algorithmes de recherche d'itinéraire, parmi lesquels l'algorithme A* est fréquemment utilisé dans les jeux vidéo pour trouver les meilleurs chemins, les algorithmes génétiques, qui utilisent le pouvoir de l'évolution pour apporter des solutions à des problèmes complexes, les principales métaheuristiques, dont la recherche tabou, qui permettent de trouver des solutions. des solutions optimales aux problèmes d'optimisation, avec ou sans restrictions, des systèmes multi-agents, qui simulent des éléments très simples permettant d'obtenir des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples, et des réseaux de neurones, capables de découvrir et de reconnaître des modèles dans des séries historiques, dans des images ou même dans des ensembles de données.