Welcome to the Digital Repository of Mohamed Boudiaf University - M'Sila
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Recent Submissions
نظـرية الأدب
(جامعة محمد بوضياف المسيلة, 2025-12-17) طالب سعاد
Introduction to Artificial Intelligence
(University of M'sila, 2025-12-15) Dr.: Kadri, Said
This book offers a comprehensive introduction to Artificial Intelligence, progressing from fundamental
concepts to advanced learning paradigms. It begins with an overview of artificial intelligence including its
definitions, subfields, and applications, followed by an in-depth presentation of knowledge representation
formalisms and expert systems. The book then examines classical and heuristic search strategies which
are fundamental to problem solving in intelligent systems. Machine learning and deep learning are
subsequently introduced as core techniques enabling systems to learn from data and improve their
performance. Through this structured approach, the book provides students and practitioners with the
theoretical foundations and practical insights necessary to understand, design, and apply intelligent
systems in real-world domains.
Etude et inspection des cordons de soudure par Contrôle non destructifs
(UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF-M’SILA, 2025-12-17) CHAKER ahmed yahia; ENCA/Pr. ZAOUI Moussa
Language ldentification Using Bi-grams Technique, ML and DL Algorithms
(University of M'sila, 2023-06-15) Hamouda, Hadjer; Djegham, Fatima; Rapporteur: Gadri, Said
La détermination de la langue est une tâche cruciale visant à identifier avec précision une langue
spécifique dans un texte. La technique des bigrammes et les algorithmes d'apprentissage automatique
(ML) et d'apprentissage profond (DL) sont largement utilisés pour cette tâche. La technique des
bigrammes est un modèle linguistique statistique qui examine les paires de mots consécutifs dans le
texte pour déterminer la langue. Il utilise la distribution de fréquence des bigrammes pour déterminer
la langue du texte.Des algorithmes ML tels que Naive Bayes et Support Vector Machine (SVM) sont
largement utilisés pour déterminer la langue. Ces algorithmes fonctionnent en entraînant un modèle
sur un ensemble de données classées contenant différentes langues. Le modèle prédit ensuite la
langue d'un texte spécifique en fonction des modèles qu'il a appris.Des algorithmes DL tels que les
réseaux de neurones profonds (dNN) sont également utilisés pour déterminer la langue. Ces
algorithmes apprennent les modèles linguistiques inhérents en examinant les caractéristiques du texte
au niveau des caractères et des mots. Ils utilisent les représentations acquises pour prédire avec
précision la langue d'un texte spécifique.En conclusion, la technique des bigrammes et les
algorithmes ML et DL ont joué un rôle crucial dans la détermination de la langue et ont réalisé des
progrès significatifs dans l'identification précise d'une langue spécifique dans un texte.
مطبوعة خاصة بمقياس القرارات والعقود الادارية موجهة لطلبة سنة ثالثة ليسانس
(جامعة المسيلة, 2025) حططاش عمر