Publication
A Systematic Two-Layer Approach to Develop Web-based Experimentation Environments for Control Engineering Education
Concepts associés (33)
Dérivation automatique
En mathématique et en calcul formel, la dérivation automatique (DA), également appelé dérivation algorithmique, dérivation formelle, ou auto-dérivation est un ensemble de techniques d'évaluation de la dérivée d'une fonction par un programme informatique. La dérivation automatique exploite le fait que chaque programme informatique, aussi compliqué soit-il, exécute une séquence d'opérations arithmétiques élémentaires (addition, soustraction, multiplication, division, etc.) et des fonctions élémentaires (exp, log,sin, cos, etc.
Apprentissage par renforcement profond
L'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
World Wide Web Consortium
Le World Wide Web Consortium, abrégé par le sigle W3C, est un organisme de standardisation à but non lucratif, fondé en chargé de promouvoir la compatibilité des technologies du World Wide Web telles que HTML5, HTML, XHTML, XML, RDF, SPARQL, CSS, XSL, PNG, SVG, MathML et SOAP. Fonctionnant comme un consortium international, il compte 452 membres au . Le leitmotiv du W3C est « Un seul web partout et pour tous ». alt=|vignette|Logo du HTML5, une des technologies standardisées par le W3C Le W3C a été fondé par Tim Berners-Lee après avoir quitté le CERN en .