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 est expert senior et enseignant-chercheur au Commissariat à l'Énergie Atomique dans le domaine de l'apprentissage statistique et de la modélisation des incertitudes en simulation numérique. Il développe et applique ces méthodes au CEA et les enseigne dans diverses universités et écoles.

Visuel de Jean-Marc Martinez

Manuel Samuelides

Agrégé de mathématiques. Professeur honoraire à l'ISAE (Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace), université de Toulouse. Chercheur senior à l'ONERA. Directeur de la formation à Supaéro de 2005 à 2010.

Visuel de Manuel Samuelides

Mirta B. Gordon

Mirta B. Gordon, physicienne, directrice de recherches au CNRS, est responsable de l'équipe "Apprentissage : modèles et algorithmes" (AMA) au sein du laboratoire TIMC-IMAG (Grenoble). Elle effectue des recherches sur la modélisation des systèmes complexes adaptatifs, et sur la théorie et les algorithmes d'apprentissage. Elle enseigne ces sujets dans différentes écoles doctorales.

Visuel de Mirta B. Gordon

Fouad Badran

Fouad Badran, professeur 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 géophysique, 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