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.
Camérathumb|Arrière de la caméra argentique Mitchell BNC dotée en supplément sur le côté droit d'un enregistreur vidéo analogique, utilisée par Stanley Kubrick pour pouvoir rapidement monter un "brouillon" de son film Apocalypse Now lors du tournage, avant toute opération de montage sur la pellicule photographique même. Une caméra est un appareil de prise de vues destiné à enregistrer ou à transmettre des images photographiques successives afin de restituer l'impression de mouvement pour le cinéma, la télévision, la recherche, la télésurveillance, l'imagerie industrielle et , ou bien pour d'autres applications, professionnelles ou domestiques.
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.
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.
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.
3D scanning3D scanner is the process of analyzing a real-world object or environment to collect three dimensional data of its shape and possibly its appearance (e.g. color). The collected data can then be used to construct digital 3D models. A 3D scanner can be based on many different technologies, each with its own limitations, advantages and costs. Many limitations in the kind of objects that can be digitised are still present. For example, optical technology may encounter many difficulties with dark, shiny, reflective or transparent objects.
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.
Caméra temps de volUne caméra fonctionnant sur le principe du temps de vol (anglais : Time of Flight, TOF) permet de mesurer en temps réel une scène en 3 dimensions (3D). Pour ce faire, les caméras TOF illuminent la scène et les objets mesurés par un éclair de lumière, et calculent le temps que cet éclair prend pour effectuer le trajet entre l’objet et la caméra. Le temps de vol de cet éclair est directement proportionnel à la distance entre la caméra et l’objet mesuré.
Pose (computer vision)In the fields of computing and computer vision, pose (or spatial pose) represents the position and orientation of an object, usually in three dimensions. Poses are often stored internally as transformation matrices. The term “pose” is largely synonymous with the term “transform”, but a transform may often include scale, whereas pose does not. In computer vision, the pose of an object is often estimated from camera input by the process of pose estimation.
Deep belief networkIn machine learning, a deep belief network (DBN) is a generative graphical model, or alternatively a class of deep neural network, composed of multiple layers of latent variables ("hidden units"), with connections between the layers but not between units within each layer. When trained on a set of examples without supervision, a DBN can learn to probabilistically reconstruct its inputs. The layers then act as feature detectors. After this learning step, a DBN can be further trained with supervision to perform classification.
