Puce d'accélération de réseaux de neuronesUn Accélérateur d'IA pour accélérateur d'intelligence artificielle (ou NPU, Neural Processing Unit) est une catégorie de microprocesseur ou de systèmes de calculs conçu pour accélérer un réseau de neurones artificiels, accélérer des algorithmes de vision industrielle et d'apprentissage automatique pour la robotique, l'internet des objets et autres taches de calculs-intensifs ou de contrôle de capteurs. Il s'agit souvent de conceptions multicœurs et se concentrant généralement sur l'arithmétique de faible-précision, des nouvelles architectures de flux de données ou de la capacité de calcul en mémoire.
Symbolic artificial intelligenceIn artificial intelligence, symbolic artificial intelligence is the term for the collection of all methods in artificial intelligence research that are based on high-level symbolic (human-readable) representations of problems, logic and search. Symbolic AI used tools such as logic programming, production rules, semantic nets and frames, and it developed applications such as knowledge-based systems (in particular, expert systems), symbolic mathematics, automated theorem provers, ontologies, the semantic web, and automated planning and scheduling systems.
Filtre numériqueEn électronique, un filtre numérique est un élément qui effectue un filtrage à l'aide d'une succession d'opérations mathématiques sur un signal discret. C'est-à-dire qu'il modifie le contenu spectral du signal d'entrée en atténuant ou éliminant certaines composantes spectrales indésirées. Contrairement aux filtres analogiques, qui sont réalisés à l'aide d'un agencement de composantes physiques (résistance, condensateur, inductance, transistor, etc.
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.
Entropie de ShannonEn théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.
Ère de l'informationvignette|redresse=1.5| Anneaux concentriques sur un arbre afin de représenter quelques dates importantes de la révolution numérique de 1968 à 2017. L'ère de l'information (aussi connue comme ère numérique ou ère informatique) est une expression forgée par le sociologue Manuel Castells pour désigner une période historique qui débute au milieu du et qui est caractérisée par un rapide passage de l'industrie traditionnelle établie par la révolution industrielle à une économie principalement basée sur la technologie de l'information.
Traitement numérique du signalLe traitement numérique du signal étudie les techniques de traitement (filtrage, compression, etc), d'analyse et d'interprétation des signaux numérisés. À la différence du traitement des signaux analogiques qui est réalisé par des dispositifs en électronique analogique, le traitement des signaux numériques est réalisé par des machines numériques (des ordinateurs ou des circuits dédiés). Ces machines numériques donnent accès à des algorithmes puissants, tel le calcul de la transformée de Fourier.
