vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010.
L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.
Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie). Elle utilise des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. Par extension, elle comprend, dans le langage courant, les dispositifs imitant ou remplaçant l'homme dans certaines mises en œuvre de ses fonctions cognitives.
Les applications de l'IA incluent notamment moteurs de recherche, systèmes de recommandation, compréhension du langage naturel, voitures autonomes, chatbots, outils de génération d'images, outils de prise de décision automatisée et programmes compétitifs dans des jeux de stratégie.
Ses finalités et enjeux ainsi que son développement suscitent, depuis l'apparition du concept, de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes s'exprimant tant dans les récits ou films de science-fiction que dans les essais philosophiques. Si des outils relevant d'intelligences artificielles spécialisées ou génératives ont fait leurs preuves, la réalité semble encore tenir l'intelligence artificielle généraliste loin des performances du vivant dans toutes ses aptitudes naturelles.
Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour artificial intelligence). McCarthy définit l'IA ainsi :
Elle est également définie par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme . On y trouve donc le côté « artificiel » atteint par l'usage des ordinateurs ou de processus électroniques élaborés et le côté « intelligence » associé à son but d'imiter le comportement.
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The course describes theories, methods, and technologies for designing robots and artificial systems inspired by evolution, development, and learning. It also shows how robotic models can help to unde
We study the fundamental concepts of analysis, calculus and the integral of real-valued functions of a real variable.
To cope with constant and unexpected changes in their environment, robots need to adapt their paths rapidly and appropriately without endangering humans. this course presents method to react within mi
On propose dans ce MOOC de se former à et avec Thymio :
apprendre à programmer le robot Thymio et ce faisant, s’initier
à l'informatique et la robotique.
In diesem Kurs handelt es sich um das Verständnis der grundlegenden Mechanismen eines Roboters wie Thymio, seiner Programmierung mit verschiedenen Sprachen und seiner Verwendung im Unterricht mit den
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L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
alt=Salle informatique de la bibliothèque d'Art et d'Archéologie de Genève|vignette|Salle informatique de la bibliothèque d'Art et d'Archéologie de Genève (2017). L'informatique est un domaine d'activité scientifique, technique, et industriel concernant le traitement automatique de l'information numérique par l'exécution de programmes informatiques hébergés par des dispositifs électriques-électroniques : des systèmes embarqués, des ordinateurs, des robots, des automates Ces champs d'application peuvent être séparés en deux branches : théorique : concerne la définition de concepts et modèles ; pratique : s'intéresse aux techniques concrètes de mise en œuvre.
L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
The ability to reason, plan and solve highly abstract problems is a hallmark of human intelligence. Recent advancements in artificial intelligence, propelled by deep neural networks, have revolutionized disciplines like computer vision and natural language ...
Studying the intricacies of individual subjects' moods and cognitive processing over extended periods of time presents a formidable challenge in medicine. While much of systems neuroscience appropriately focuses on the link between neural circuit functions ...
Artificial intelligence (AI) is increasingly used in an ever larger number of industries. Alongside this development, however, abundant works argue that AI-driven systems are lacking in terms of safety, ethics and transparency. As a direct consequence, the ...
Explore la relation entre la continuité et la différenciation des fonctions, en mettant en évidence des exemples où les fonctions présentent des propriétés différentes à des points spécifiques.