Louis Hugues wiki - Bibliographie pour les Agents Autonomes Dernière modification : 2011/06/28 20:40
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Autonomic Computing (Systèmes auto-gérés) Intelligence artificielle Incertitude I.A Distribuée / Systèmes Multi-Agents Apprentissage Artificiel (Machine Learning) Contraintes Quelques ressources, livres, sites articles, intéressants pour l'étude et la conception des Agents Autonomes et plus généralement pour les logiciels devant : prendre des décisions automatisées, reconnaitre des situations, apprendre à partir de l'expérience, effectuer des prédictions interagir avec leur environnement. Autonomic Computing (Systèmes auto-gérés) L'Autonomic Computing est la réponse de l'industrie du logiciel (IBM en particulier) à la complexité croissante des systèmes informatiques et l'absolue nécessité que ces systèmes aient un fonctionnement plus autonome et soient capable d'auto-configuration (self-configuration) , d'auto-réparation (self-healing) , d'auto-optimisation (self-optimization) et d'auto-protection (self-protection). L'Autonomic Computing met en oeuvre des concepts issus des recherches sur les agents autonomes, l'IA,les systèmes multi-agents. The Vision of Autonomic Computing : le point de vue d'IBM sur la question de l'Autonomic Computing. Intelligence artificielle Intelligence Artificielle 2nd Ed. par Russel et Norvig chez Pearson : le fameux AIMA (Artificial Intelligence A Modern Approach) en français. Certainement le meilleur livre généraliste sur l'intelligence artificielle. AITopics (anglais) : énorme source d'informations donnant de bonnes introductions sur chaque sujet de l'IA . Incertitude Les réseaux bayesiens : une bonne introduction aux réseaux bayesiens (à variables discrètes). Introduction à l'inférence exacte dans les modèles graphiques dirigés: plus difficile d'accès que le précedent. Graphical Models (anglais): Les principaux modèles graqhiques : réseaux bayesiens et HMM. An Introduction To Fuzzy Control Systems (anglais): présentation concise et très claire des controlleurs à base de logique floue. Voir aussi les tutoriaux (anglais) de Andrew More en particulier sur les probabilités et sur les réseaux bayesiens. I.A Distribuée / Systèmes Multi-Agents Les Systèmes Multi-Agents par Jacques Ferber chez InterEditions. An Introduction to MultiAgent Systems par Michael Wooldrige chez Wiley. Apprentissage Artificiel (Machine Learning) Machine Learning par Tom Mitchell chez MCGraw Hill (anglais): Concis, simple et suffisament général, la meilleure introduction à l'apprentissage artificiel que j'ai pu lire jusqu'à présent . Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes par Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Yves Kodratoff chez Eyrolles. Reseaux de Neurones - méthodologie et applications Gérard Dreyfus et alumni chez Eyrolles. Statistical Data Mining Tutorials (anglais) : série de tutoriaux très intéressants de Andrew Moore (plutôt matheu). Contraintes Constraint Programming(anglais) : Guide très détaillé sur la programmation par contraintes.
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Louis Hugues wiki - Bibliographie pour les Agents Autonomes

Dernière modification : 2011/06/28 20:40

Autonomic Computing (Systèmes auto-gérés)

I.A Distribuée / Systèmes Multi-Agents

Apprentissage Artificiel (Machine Learning)

Contraintes

Quelques ressources, livres, sites articles, intéressants pour l'étude et la conception des Agents Autonomes et plus généralement pour les logiciels devant :

prendre des décisions automatisées,
reconnaitre des situations,
apprendre à partir de l'expérience,
effectuer des prédictions
interagir avec leur environnement.

Autonomic Computing (Systèmes auto-gérés)

L'Autonomic Computing est la réponse de l'industrie du logiciel (IBM en particulier) à la complexité croissante des systèmes informatiques et l'absolue nécessité que ces systèmes aient un fonctionnement plus autonome et soient capable d'auto-configuration (self-configuration) , d'auto-réparation (self-healing) , d'auto-optimisation (self-optimization) et d'auto-protection (self-protection). L'Autonomic Computing met en oeuvre des concepts issus des recherches sur les agents autonomes, l'IA,les systèmes multi-agents.

The Vision of Autonomic Computing : le point de vue d'IBM sur la question de l'Autonomic Computing.

Intelligence artificielle

Intelligence Artificielle 2nd Ed. par Russel et Norvig chez Pearson : le fameux AIMA (Artificial Intelligence A Modern Approach) en français. Certainement le meilleur livre généraliste sur l'intelligence artificielle.
AITopics (anglais) : énorme source d'informations donnant de bonnes introductions sur chaque sujet de l'IA .

Incertitude

Les réseaux bayesiens : une bonne introduction aux réseaux bayesiens (à variables discrètes).
Introduction à l'inférence exacte dans les modèles graphiques dirigés: plus difficile d'accès que le précedent.
Graphical Models (anglais): Les principaux modèles graqhiques : réseaux bayesiens et HMM.
An Introduction To Fuzzy Control Systems (anglais): présentation concise et très claire des controlleurs à base de logique floue.
Voir aussi les tutoriaux (anglais) de Andrew More en particulier sur les probabilités et sur les réseaux bayesiens.

I.A Distribuée / Systèmes Multi-Agents

Les Systèmes Multi-Agents par Jacques Ferber chez InterEditions.
An Introduction to MultiAgent Systems par Michael Wooldrige chez Wiley.

Apprentissage Artificiel (Machine Learning)

Machine Learning par Tom Mitchell chez MCGraw Hill (anglais): Concis, simple et suffisament général, la meilleure introduction à l'apprentissage artificiel que j'ai pu lire jusqu'à présent .
Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes par Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Yves Kodratoff chez Eyrolles.
Reseaux de Neurones - méthodologie et applications Gérard Dreyfus et alumni chez Eyrolles.
Statistical Data Mining Tutorials (anglais) : série de tutoriaux très intéressants de Andrew Moore (plutôt matheu).

Contraintes

Constraint Programming(anglais) : Guide très détaillé sur la programmation par contraintes.

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