Applications de domotique intelligente

Description

Cette séance de cours traite des applications potentielles des appareils domotiques intelligents, en se concentrant sur la façon dont ils peuvent améliorer le confort et la commodité pour les utilisateurs. L'instructeur présente des idées pour ajuster les paramètres de la pièce en fonction des préférences des occupants, ainsi que l'intégration de capteurs pour suivre les états physiques et émotionnels. La séance de cours couvre également les défis de la conception de matériel et de logiciels pour les appareils intelligents, soulignant l'importance d'une conception efficace du système. En outre, l'instructeur explore l'utilisation des biosignaux pour diverses applications, telles que la détection du stress, et les complexités de la formation des réseaux neuronaux pour l'analyse des données.

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https://mediaspace.epfl.ch/media/0_967kbbiw

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Séances de cours associées (34)

Concepts associés (14)

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Domotique

vignette|upright|Représentation graphique schématique d'items relatifs à l'« habitat intelligent » (version évoluée de la domotique des années 1970-1980), avec leurs relations entre eux et avec l'usager. vignette|Maison de démonstration dite « Maison T-com », à Berlin. La domotique est l'ensemble des techniques de l'électronique, de physique du bâtiment, d'automatisme, de l'informatique et des télécommunications utilisées dans les bâtiments, plus ou moins « interopérables » et permettant de centraliser le contrôle des différents systèmes et sous-systèmes de la maison et de l'entreprise.