Cette série explore les fondements théoriques de l'intelligence artificielle et du machine learning. Je m'appuierai notamment beaucoup sur les références suivantes : Cette série explore les fondements théoriques de l'intelligence artificielle et du machine learning. Je m'appuierai notamment beaucoup sur les références suivantes :
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La formule du savoir : une philosophie unifiée fondée sur le théorème de Bayes | Lê Nguyên Hoang (2018)
Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms | Shai Shalev-Shwartz et Shai Ben-David (2014)
Deep Learning | Ian Goodfellow, Joshua Bengio et Aaron Courville (2016)
Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies | Nick Bostrom (2015)
Computing Machinery and Intelligence | Alan Turing (1950)
Algorithmic probability: Theory and applications | Ray Solomonoff (2009)
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