Réseau de neurones récurrentsUn 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.
Vehicular automationVehicular automation involves the use of mechatronics, artificial intelligence, and multi-agent systems to assist the operator of a vehicle (car, aircraft, watercraft, or otherwise). These features and the vehicles employing them may be labeled as intelligent or smart. A vehicle using automation for difficult tasks, especially navigation, to ease but not entirely replace human input, may be referred to as semi-autonomous, whereas a vehicle relying solely on automation is called robotic or autonomous.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Intentionvignette|345 px|En France, une grève est soumise à une déclaration individuelle d'intention (photo : Grève des sardinières à Douardenez en 1924) L’intention est une action de la volonté par laquelle un individu ou un groupe d'individus fixent le but d'une activité ou encore la motivation qui conduit à intervenir. En France, le centre national de ressources textuelles et lexicales présente ce terme sur son site avec des définitions multiples mais qui se regroupent autour de l'« action de tendre vers un objet, une fin » et par métonymie, « cette fin, elle-même ».
Types of artificial neural networksThere 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.
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.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Véhicule autonomevignette|Le Chrysler Pacifica équipé de la technologie autonome Waymo. vignette|droite|Voiture autonome dont on distingue certains capteurs sur le toit. vignette|Une voiture sans pilote Robocar en présentation au grand prix de Formule E de 2017 à New York. vignette|Les voitures de Sber Autotech sont formées sur le terrain d'entraînement. Un véhicule autonome, véhicule automatisé, véhicule à délégation de conduite ou véhicule entièrement automatisé est un véhicule automobile capable de rouler sans intervention d'un conducteur.
