Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Apprentissage par renforcement profondL'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.
Trouble du déficit de l'attention avec ou sans hyperactivitéLe trouble déficit de l'attention avec ou sans hyperactivité (TDAH ; en anglais : attention deficit hyperactivity disorder, ADHD) est un trouble du neurodéveloppement caractérisé par trois types de symptômes pouvant se manifester seuls ou combinés : des difficultés d'attention et son contrôle, des symptômes d'hyperactivité et d'hyperkinésie et des problèmes de gestion de l'impulsivité. Le trouble est reconnu lorsque ces symptômes se manifestent de manière persistante, sur six mois ou plus, et de manière suffisamment importante pour poser un obstacle développemental ou perturber l'insertion sociale ou encore le travail scolaire.
Identité personnelleEn philosophie, l’identité personnelle désigne le fait pour un sujet d'être un individu à la fois distinct de tous les autres (unicité ou identité synchronique) et demeurant le même à travers le temps (identité diachronique). À cette définition objective de l’identité personnelle répond une perspective subjective, celle du sujet qui éprouve son identité.
Corps humainLe corps humain est la structure culturelle et physique d'un être humain. Le corps humain est constitué de plusieurs systèmes (nerveux, digestif), ainsi que de 206 os et 639 muscles dont 570 sont des muscles squelettiques. La science et la pratique visant à décrire l'organisation et le fonctionnement du corps humain est l'anatomie humaine, qui est une spécialité de la médecine. La médecine vise plus généralement à préserver la santé, c'est-à-dire le fonctionnement normal du corps humain.
Identité (philosophie)L’identité est un terme désignant plusieurs formes de relations, en logique, en métaphysique et en psychologie. On distingue l'identité comme relation d'un être à lui-même (« identité numérique » : le fait d'être un), de l'identité comme ressemblance extrême entre deux êtres (« identité qualitative »), et de l'identité comme ce qui fait le caractère d'un sujet dans son devenir temporel (« identité personnelle »). On parle également d'identité pour désigner l'appartenance de plusieurs êtres à une même espèce ou sorte (« identité spécifique »).
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Modèle cognitifUn modèle cognitif est une représentation simplifiée visant à modéliser des processus psychologiques ou intellectuels. Leur champ d'application est principalement la psychologie cognitive et l'intelligence artificielle à travers la notion d'agent. Les sciences cognitives se servent de manière récurrente de modèles cognitifs : devant la complexité des processus permettant d'expliquer les raisonnements et les comportements, il est en effet pratique de passer par des hypothèses simplificatrices sous forme de modèles.
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.
Activity recognitionActivity recognition aims to recognize the actions and goals of one or more agents from a series of observations on the agents' actions and the environmental conditions. Since the 1980s, this research field has captured the attention of several computer science communities due to its strength in providing personalized support for many different applications and its connection to many different fields of study such as medicine, human-computer interaction, or sociology.
