Peter Norvig [Author]

Artificial intelligence AI research is highly technical and specialized, and is deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[5] Some of the division is due to social and cultural factors: subfields have grown up around particular institutions and the work of individual researchers. AI research is also divided by several technical issues. Some subfields focus on the solution of specific problems. Others focus on one of several possible approaches or on the use of a particular tool or towards the accomplishment of particular applications. The central problems (or goals) of AI research include reasoning, knowledge, planning, learning, natural language processing (communication), perception and the ability to move and manipulate objects.[6] General intelligence is still among the field's long-term goals.[7] Currently popular approaches include statistical methods, computational intelligence and traditional symbolic AI. History[edit] Research[edit] Goals[edit] Planning[edit] Logic-based

Jeff Heaton [Author] Introduction to / Programming Neural Networks Artificial Neural Network (ANN) An artificial neural network is an interconnected group of nodes, akin to the vast network of neurons in a brain. Here, each circular node represents an artificial neuron and an arrow represents a connection from the output of one neuron to the input of another. For example, a neural network for handwriting recognition is defined by a set of input neurons which may be activated by the pixels of an input image. Like other machine learning methods - systems that learn from data - neural networks have been used to solve a wide variety of tasks that are hard to solve using ordinary rule-based programming, including computer vision and speech recognition. Background[edit] There is no single formal definition of what an artificial neural network is. consist of sets of adaptive weights, i.e. numerical parameters that are tuned by a learning algorithm, andare capable of approximating non-linear functions of their inputs. History[edit] Farley and Wesley A. Recent improvements[edit] Models[edit] and .

Introduction to Programming in Java: An Interdisciplinary Approach TIPE - Prévision de température par réseaux neuronaux J'ai décidé de faire porter mon TIPE (Travail d'Intérêt Personnel Encadré, à réaliser pendant les classes préparatoires scientifiques) sur les réseaux de neurones artificiels, car je suis attiré par l'intelligence artificielle, et cette facette de l'IA est particulièrement intéressante et offre un bon potentiel pour un TIPE. Il s'inscrit dans le thème 2003-2004 "Objets, structures, formes et matériaux (reconnaissance, représentation et analyse)" dans la perspective générale "Les Technologies et les Sciences mises au service du Développement Durable". Le contenu complet du TIPE est désormais disponible en téléchargement ici (dossier avec code source principal, transparents, programmes). Plan du dossier 1. Notions générales 1.1. 2. 3. A. Contenu complet du TIPE en téléchargement (dossier et logiciels) Présentation des réseaux neuronaux Le neurone artificiel Le neurone artificiel général Modélisation générale d'un neurone : Les fonctions de transfert L'apprentissage Principaux types de réseaux

Cours de réseaux de neurones pour les GM 5 de l'INSA de Rouen Enseignant : Stéphane Canu Pour tout renseignement complémentaire ou question, envoyez-moi un Mél Programme | Travaux pratiques | Autres cours | Liens | Bibliographie Pour commencer, regardez les FAQ de comp.ai.neural-nets . Le support du cours la régression linéaire discrimination linéaire le neurone et la discrimination linéaire ( le neurone biologique ) évaluation et comparaison de méthodes méthodes linéaires de régression flexible (Méthode de Noyau : régression spline et régresseur de Nadaraya Watson) les perceptrons multicouches et fonction de base radiales et autres type de réseaux de neurones la rétropropagation du gradient sélection de variables théorie de la régularisation et support vector machine Exercices et travaux pratiques Il y a une liste d'exercices en anglais sur les réseaux de neurones. Des programmes et des toolbox en Matlab pour faire des réseaux de neurones Netlab : les réseaux de neurones en Matlab, la toolbox officielle de Matlab. Plus anecdotique,