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Le livre est volontairement monumental (1000 pages dans sa version française), car il couvre l'éventail le plus large possible du domaine.Il est structuré pour guider le lecteur des bases fondamentales jusqu'aux concepts les plus avancés.

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Contrairement à d'autres manuels qui séparent le machine learning de la robotique, Russell et Norvig unifient tout le domaine autour d'un concept central : . Un agent est un système qui perçoit son environnement et entreprend des actions pour maximiser ses chances de réussite. Un contenu d'une richesse inégalée

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This 4th edition boasts a significant amount of new or revised content, including about 25% that is completely new and 75% that has been thoroughly revised. The authors have placed a greater emphasis on , reflecting the growing availability of data and computational power. It also features entirely new dedicated chapters on deep learning (apprentissage profond) , probabilistic programming, and multiagent systems. Crucial contemporary topics such as causality, privacy, fairness, and safe AI are also explored in depth.

On y apprend les algorithmes de recherche (comme A*) qui permettent à un GPS de trouver le meilleur chemin. Un agent est un système qui perçoit son

En outre, le livre aborde les concepts de la vision par ordinateur, qui est un domaine qui vise à créer des machines capables de comprendre et d'interpréter les images et les vidéos. Les applications de la vision par ordinateur incluent la reconnaissance d'objets, la détection de mouvement et la segmentation d'images.