Le raisonnement en intelligence artificielle
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Auteurs : Jean-Paul Haton [France] ; N. Bouzid ; F. Charpillet ; M.-Ch. Haton ; B. Lâasri ; H. Lâasri ; P. Marquis ; T. Mondot ; A. NapoliSource :
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Abstract
Fruit d'un travail d'enseignement et de recherche mené au Centre de Recherche en Informatique de Nancy (CRIN-CNRS/INRIA-Lorraine), cet ouvrage constitue l'une des premières présentations unifiées des divers modèles, techniques et architectures de raisonnement qui interviennent dans les systèmes à bases de connaissances. Après une introduction au domaine des systèmes à bases de connaissances dans le cadre général de l'Intelligence Artificielle, ou IA, les auteurs abordent la logique mathématique et ses liens avec le raisonnement, le raisonnement approximatif et incertain et les ensembles flous. Ils se consacrent ensuite au problème du temps dans les raisonnements et aux raisonnements hypothétique, qualitatif, par classification et analogique. Le dernier chapitre porte sur le raisonnement multi-agents dans le cadre de l'IA distribuée et prête une attention toute particulière au modèle de tableau noir. Constituant une référence précieuse pour comprendre et mettre en oeuvre les raisonnements nécessaires aux systèmes d'IA d'aujourd'hui et de demain, ce livre s'adresse aussi bien à l'ingénieur et au chef de projets amenés à développer de tels systèmes qu'au chercheur en IA, à l'enseignant et à l'étudiant, de maîtrise ou de troisième cycle.
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