Fondements Mathematiques de Base de l'Intelligence Artificielle Prise en Main avec Python (French Edition)

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Description of Fondements Mathematiques de Base de l'Intelligence Artificielle Prise en Main avec Python (French Edition)

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Prsentation du livre:

Plongez au cur de l'intelligence artificielle avec un guide exhaustif qui dmystifie les mathmatiques fondamentales ncessaires pour matriser l'IA. Ce livre, accompagn de codes Python pratiques, vous prendra par la main  travers les concepts essentiels de l'apprentissage automatique, des rseaux neuronaux, et bien plus encore. De la thorie mathmatique  l'implmentation pratique, chaque chapitre est conu pour transformer les novices en experts en un rien de temps.
Caractristiques Principales:
- Aborde les mathmatiques essentielles de l'IA avec des explications dtailles.
- Inclut des exemples pratiques en Python pour une meilleure comprhension.
- Convient aux tudiants et aux professionnels souhaitant approfondir leurs connaissances.
- Structur pour une progression naturelle des concepts de base aux techniques avances.
- Rduit la complexit des thories mathmatiques  des formats digestes et utilisables.
Ce que vous apprendrez:
- Dcouvrez les espaces vectoriels et leurs proprits fondamentales.
- Matrisez le calcul de matrices et dterminants pour rsoudre des quations linaires.
- Calculez les valeurs propres et vecteurs propres dans les transformations linaires.
- Implmentez des dcompositions matricielles et comprenez leur utilit en IA.
- Assimilez les concepts de base de la thorie des probabilits.
- Appliquez la probabilit conditionnelle et le thorme de Bayes en machine learning.
- Comprenez les notions de base de l'entropie et de l'information mutuelle.
- Explorez les variables alatoires gaussiennes et leur distribution normale.
- Analysez les implications des lois des grands nombres.
- Estimez les paramtres grce aux mthodes d'estimation et d'infrence statistique.
- Dcomposez les rseaux neuronaux de base mathmatiquement.
- tudiez les diverses fonctions d'activation et leur impact mathmatique.
- Intgrez les quations de rtropropagation pour optimiser les rseaux neuronaux.
- Dcouvrez les algorithmes de gradient pour l'optimisation.
- Apprenez les principes de l'optimisation convexe et non-convexe.
- Explorez les machines  vecteurs de support (SVM) pour la classification.
- Dveloppez des modles de rgression linaire et logistique.
- Matrisez l'analyse en composantes principales (PCA).
- Implmentez des algorithmes de clustering K-means et hirarchiques.
- Utilisez le modle de mlange gaussien (GMM) pour le clustering statistique.
- tudiez les mthodes d'analyse de sries temporelles.
- Appliquez la transforme de Fourier discrte (DFT) et la transforme de Hough.
- Dcouvrez les processus stochastiques et algorithmes de Monte Carlo.
- Analysez les modles de Markov cachs (HMM) et l'algorithme de Baum-Welch.
- Implmentez les filtrages de Kalman dans les systmes linaires.
- Comprenez les bases de l'apprentissage supervis et non supervis.
- Matrisez les principes de l'apprentissage par renforcement.
- Utilisez efficacement les fonctions de valeur et de politique.
- laborez des arbres de dcision et forts alatoires.
- Employez des techniques telles que le Boosting, Bagging, et la validation croise pour amliorer les modles.