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Titre : Algorithmes de graphes Type de document : texte imprimé Auteurs : Philippe Lacomme, Auteur ; marc sevaux. christian prins, Auteur Mention d'édition : 2ème ed. Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2003 Collection : Algorithmes Importance : 1 vol. (X-411 p.) - 1 c?d?rom Présentation : fig., graph., tabl., couv. ill Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-11385-3 Prix : 45 EUR Langues : Français (fre) Catégories : 51 Mathématiques :519.1 Analyse combinatoire Théorie des graphies Tags : Théorie des graphes Optimisation combinatoire Chemins optimaux Flots dans les réseaux Coloration de graphes Méta-heuristiques (recuit simulé, recherche tabou)
Delphi / Kylix Implémentation algorithmique.Index. décimale : 519.1 analyse combinatoire Théorie des graphies Résumé : Cet ouvrage de référence, publié dans la collection Algorithmes chez Eyrolles, présente une étude exhaustive des algorithmes de graphes, structures fondamentales en informatique et mathématiques discrètes. Cette deuxième édition couvre l'ensemble des algorithmes classiques et avancés pour la manipulation et l'analyse des graphes : parcours en profondeur et en largeur, arbres couvrants, plus courts chemins (Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall), flots maximum, couplages, coloration, connexité et composantes fortement connexes. L'ouvrage combine rigueur théorique et aspects pratiques, avec de nombreuses illustrations, figures, graphiques et tableaux facilitant la compréhension. Accompagné d'un CD-ROM contenant des implémentations et des exemples interactifs, ce manuel de 411 pages constitue une ressource incontournable pour les étudiants en informatique, les ingénieurs et les chercheurs travaillant sur l'optimisation combinatoire, les réseaux et les structures de données avancées. Algorithmes de graphes [texte imprimé] / Philippe Lacomme, Auteur ; marc sevaux. christian prins, Auteur . - 2ème ed. . - Paris : Eyrolles, 2003 . - 1 vol. (X-411 p.) - 1 c?d?rom : fig., graph., tabl., couv. ill ; 23 cm. - (Algorithmes) .
ISBN : 978-2-212-11385-3 : 45 EUR
Langues : Français (fre)
Catégories : 51 Mathématiques :519.1 Analyse combinatoire Théorie des graphies Tags : Théorie des graphes Optimisation combinatoire Chemins optimaux Flots dans les réseaux Coloration de graphes Méta-heuristiques (recuit simulé, recherche tabou)
Delphi / Kylix Implémentation algorithmique.Index. décimale : 519.1 analyse combinatoire Théorie des graphies Résumé : Cet ouvrage de référence, publié dans la collection Algorithmes chez Eyrolles, présente une étude exhaustive des algorithmes de graphes, structures fondamentales en informatique et mathématiques discrètes. Cette deuxième édition couvre l'ensemble des algorithmes classiques et avancés pour la manipulation et l'analyse des graphes : parcours en profondeur et en largeur, arbres couvrants, plus courts chemins (Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall), flots maximum, couplages, coloration, connexité et composantes fortement connexes. L'ouvrage combine rigueur théorique et aspects pratiques, avec de nombreuses illustrations, figures, graphiques et tableaux facilitant la compréhension. Accompagné d'un CD-ROM contenant des implémentations et des exemples interactifs, ce manuel de 411 pages constitue une ressource incontournable pour les étudiants en informatique, les ingénieurs et les chercheurs travaillant sur l'optimisation combinatoire, les réseaux et les structures de données avancées. Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Apprentissage artificiel : deep learning, concepts et algorithmes Type de document : texte imprimé Auteurs : Antoine Cornuéjols ; Laurent Miclet, Auteur ; Vincent Barra, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2018 Collection : Algorithmes Importance : 1 vol. (X-899 p.) Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-67522-1 Note générale : Bibliogr. p. 851-889. Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web...
Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel".
La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.
? qui s'adresse ce livre '
Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.Apprentissage artificiel : deep learning, concepts et algorithmes [texte imprimé] / Antoine Cornuéjols ; Laurent Miclet, Auteur ; Vincent Barra, Auteur . - 3e éd. . - Paris : Eyrolles, 2018 . - 1 vol. (X-899 p.) : ill. ; 23 cm. - (Algorithmes) .
ISBN : 978-2-212-67522-1
Bibliogr. p. 851-889. Index
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web...
Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel".
La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.
? qui s'adresse ce livre '
Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
