Intelligence cérébrale : Apprentissage continu des modèles de représentation

Cette séance de cours explore l'intersection des neurosciences et de l'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur l'apprentissage continu des modèles de représentation après le déploiement. L'instructeur discute des limites des réseaux neuronaux artificiels actuels pour capter l'adaptabilité et l'intelligence rapides du cerveau humain. Les sujets clés comprennent le comportement de généralisation des réseaux neuronaux convolutionnels, la reconnaissance des objets, la segmentation des mouvements non supervisés et la fécondation interdisciplinaire croisée entre les neurosciences et l'IA. La recherche continue vise à améliorer la capacité des machines à démêler les propriétés physiques des objets et les changements d'apparence du modèle. La séance de cours souligne l'importance de l'apprentissage continu après le déploiement comme paradigme pour comprendre l'intelligence cérébrale.