Visuel de Réseaux de neurones
visibilityFeuilleter

Découvrez la deuxième édition des :

Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones constituent une technique de traitement de données bien comprise et maîtrisée, désormais indispensable dans la boîte à outils de tout ingénieur soucieux d'extraire le maximum d'informations pertinentes des données dont il dispose : effectuer des prévisions, de la fouille de données, élaborer des modèles, reconnaître des formes ou des signaux, etc.

Joignant fondements théoriques et applications pratiques dans un langage accessible, cet ouvrage a pour but de permettre aux décideurs, aux ingénieurs et aux chercheurs de bénéficier de méthodologies claires pour mettre en oeuvre avec profit les réseaux de neurones dans des applications industrielles, financières ou bancaires, dont de nombreux exemples sont présentés.

Le lecteur désireux d'acquérir des bases solides trouvera, pour chaque chapitre, des compléments théoriques qui lui permettront d'approfondir les concepts, et des compléments algorithmiques destinés à en faciliter l'implantation informatique.

À qui s'adresse ce livre ?
- Aux ingénieurs, informaticiens, industriels et décideurs ayant à résoudre des problèmes de modélisation, de reconnaissance, de prévision, de commande, etc.
- Aux étudiants et élèves-ingénieurs des disciplines scientifiques et économiques.
- Aux enseignants de ces disciplines à la recherche d'un ouvrage complet et d'études de cas sur les réseaux de neurones.

Sommaire

  • Panorama des réseaux de neurones et de leurs applications.

    Exemples d'applications :

  • reconnaissance de formes, fouille de données, prévision, prédiction de propriétés chimiques et physiques, modélisation et commande de procédés industriels, robotique

    Méthodologie de conception de modèles

  • notions de statistiques
  • Modélisation statique et dynamique
  • Modélisation semi-physique

    Bootstrap et rééchantillonnage

    Simulation et commande de processus

  • réseaux classifieurs
  • Machines à vecteurs supports

    Analyse et visualisation de données

  • cartes de Kohonen

    Optimisation combinatoire et recherche opérationnelle

  • Compléments théoriques et algorithmiques
  • Bibliographie commentée.

Gérard Dreyfus

Gérard Dreyfus dirige le laboratoire d'électronique de l'École supérieure de physi-que et de chimie industrielles de la ville de Pa-ris (ESPCI) où il enseigne notamment les mé-thodes de modélisation par apprentissage. Il dispense des formations continues à l'usage des ingénieurs dans ce domaine.

Visuel de Gérard Dreyfus

Jean-Marc Martinez

Jean-Marc Martinez enseigne les méthodes d'apprentissage statistique à l'INSTN de Sa-clay et à Evry en collaboration avec le LSC, unité mixte CEA – Université. Il effectue des recherches dans le domaine des méthodes adaptées à la supervision de la simulation.

Visuel de Jean-Marc Martinez

Manuel Samuelides

Manuel Samuelides dirige le département de mathématiques appliquées de l'ENSAE (Su-paéro) ; il y enseigne les probabilités, l'optimisation et les techniques probabilistes de l'apprentissage. Il effectue des recherches au département de traitement de l'information et modélisation de l'ONERA.

Visuel de Manuel Samuelides

Mirta B. Gordon

Mirta B. Gordon, physicienne et directeur de recherches au CNRS, effectue des recherches sur les algorithmes d'apprentissage. Elle tra-vaille avec le laboratoire Leibniz, de l'Institut de mathématiques appliquées de Grenoble (IMAG), et au groupe Théorie du département de recherche fondamentale du CEA Grenoble.

Visuel de Mirta B. Gordon

Fouad Badran

Fouad Badran, maître de conférences au CNAM, y enseigne les réseaux de neurones

Visuel de Fouad Badran

Sylvie Thiria

Sylvie Thiria, professeur à l'université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, effectue des recherches sur la modélisation neuronale et sur ses applications, notamment à la géophysi-que, au Laboratoire d'océanographie dynamique et de climatologie (LODYC).

Visuel de Sylvie Thiria

Laurent Hérault

Laurent Hérault est chef de projet au CEA - LETI où il coordonne des recherches sur les réseaux de neurones et l'optimisation combinatoire appliqués à des problèmes industriels, notamment le traitement du signal pour les télécommunications sans fil.

Visuel de Laurent Hérault