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Introduction à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique commence par vous aider à comprendre l'intelligence artificielle (IA), en particulier ce dont l'IA a besoin pour fonctionner et pourquoi elle a échoué dans le passé. Vous découvrirez également les fondements de certains problèmes liés à l'IA aujourd'hui et comment ces problèmes pourraient s'avérer presque impossibles à résoudre dans certains cas. Bien entendu, vous découvrirez également les solutions à certains problèmes et vous verrez où les scientifiques emmènent l'IA à la recherche de réponses. Pour qu'une…mehr

Produktbeschreibung
Introduction à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique commence par vous aider à comprendre l'intelligence artificielle (IA), en particulier ce dont l'IA a besoin pour fonctionner et pourquoi elle a échoué dans le passé. Vous découvrirez également les fondements de certains problèmes liés à l'IA aujourd'hui et comment ces problèmes pourraient s'avérer presque impossibles à résoudre dans certains cas. Bien entendu, vous découvrirez également les solutions à certains problèmes et vous verrez où les scientifiques emmènent l'IA à la recherche de réponses. Pour qu'une technologie survive, elle doit disposer d'un groupe d'applications solides qui fonctionnent réellement. Elle doit également être rentable pour les investisseurs qui ont eu la clairvoyance d'investir dans la technologie. Dans le passé, l'IA n'a pas réussi à atteindre un succès critique parce qu'elle ne possédait pas certaines de ces caractéristiques. L'IA a également souffert d'être en avance sur son temps : la véritable IA devait attendre le matériel actuel pour réussir. Aujourd'hui, l'IA est utilisée dans diverses applications informatiques et pour automatiser des processus.
Autorenporträt
Sra. A. Kalaivani, Profesora Asistente, Departamento de Tecnología Informática, NallamuthuGounderMahalingam College, Pollachi. Está realizando un doctorado en el campo de la minería de datos en el PSGR Krishnammal College for Women, Coimbatore. Su área de interés es el análisis de datos y modelos predictivos para revelar patrones y tendencias en datos de fuentes de datos existentes.