Transistor-Transistor logicthumb|Composants TTL thumb| Circuit intégré TTμL-103 de Fairchild (1964) contenant deux portes NON-ET à quatre entrées en logique TTL Transistor-Transistor Logic ou TTL est une famille de circuits logiques utilisée en électronique, inventée en 1961 par sous l'appellation Transistor-Coupled Transistor Logic. De façon indépendante, inspirée par une présentation de la société Fairchild sur les techniques de logique tout-transistor, la société Sylvania a produit les premiers circuits intégrés TTL commerciaux en 1963.
Transistor countThe transistor count is the number of transistors in an electronic device (typically on a single substrate or "chip"). It is the most common measure of integrated circuit complexity (although the majority of transistors in modern microprocessors are contained in the cache memories, which consist mostly of the same memory cell circuits replicated many times). The rate at which MOS transistor counts have increased generally follows Moore's law, which observed that the transistor count doubles approximately every two years.
Réseau de neurones artificielsUn 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.
Porte logique diode-transistorthumb|Diode-transistor Logic (DTL) La Diode-Transistor logic ou DTL est une famille de circuits logiques utilisée en électronique numérique. Ils ont succédé à la famille logique à transistors bipolaires appelée "résistance-transistor" ou RTL (resistor-transistor logic). Pour diminuer le temps de retard, les résistances utilisées par les portes RTL furent remplacées par des diodes, ce qui donna naissance aux portes logiques diode-transistor ou DTL (diode-transistor logic). Transistor-Transistor logic Catégor
Experiential learningExperiential learning (ExL) is the process of learning through experience, and is more narrowly defined as "learning through reflection on doing". Hands-on learning can be a form of experiential learning, but does not necessarily involve students reflecting on their product. Experiential learning is distinct from rote or didactic learning, in which the learner plays a comparatively passive role. It is related to, but not synonymous with, other forms of active learning such as action learning, adventure learning, free-choice learning, cooperative learning, service-learning, and situated learning.
Apprentissage automatiqueL'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.
Neurone formelthumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Théorie de l'apprentissageLearning theory describes how students receive, process, and retain knowledge during learning. Cognitive, emotional, and environmental influences, as well as prior experience, all play a part in how understanding, or a worldview, is acquired or changed and knowledge and skills retained. Behaviorists look at learning as an aspect of conditioning and advocate a system of rewards and targets in education.
Fonction NONLa fonction NON (NOT en anglais) est un opérateur logique de l'algèbre de Boole et exprime un « état » en fonction de conditions. À un opérande, qui peut avoir la valeur VRAI ou FAUX, il associe un résultat qui a lui-même la valeur inverse de celle de l'opérande. Le circuit intégré 7404 intègre six portes logiques inverseuses du type NON. On la note Il correspond, en arithmétique, à : Une lampe s'allume lorsque l'on n'appuie pas sur « a ». La fonction « NON » est caractérisée par un interrupteur NF (normalement fermé).
