Application-specific integrated circuitvignette|Un ASIC. Un ASIC (acronyme de l'anglais application-specific integrated circuit, littéralement « circuit intégré propre à une application ») est un circuit intégré spécialisé. En général, il regroupe sur la même puce un ou sur mesure. thumb|Autre exemple de puce ASIC. L'intérêt de l'intégration est de réduire les coûts de production et d'augmenter la fiabilité. Avantage pour le maître d'œuvre : un contrôle total du produit et un coût de production réduit.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Prédiction de la structure des protéinesLa prédiction de la structure des protéines est l'inférence de la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquences d'acides aminés, c'est-à-dire la prédiction de leur pliage et de leur structures secondaire et tertiaire à partir de leur structure primaire. La prédiction de la structure est fondamentalement différente du problème inverse de la conception des protéines. Elle est l'un des objectifs les plus importants poursuivis par la bioinformatique et la chimie théorique.
Application virtualizationApplication virtualization is a software technology that encapsulates computer programs from the underlying operating system on which they are executed. A fully virtualized application is not installed in the traditional sense, although it is still executed as if it were. The application behaves at runtime like it is directly interfacing with the original operating system and all the resources managed by it, but can be isolated or sandboxed to varying degrees.
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.
Machine virtuelle Javavignette|Machine virtuelle Java - Spécification Java 7 La machine virtuelle Java (en anglais Java virtual machine, abr. JVM) est un appareil informatique fictif qui exécute des programmes compilés sous forme de bytecode Java. L'appareil est simulé par un logiciel spécifique à chaque plateforme ou couple (machine/système d’exploitation) et permet aux applications Java compilées en bytecode de produire les mêmes résultats quelle que soit la plate-forme, tant que celle-ci est pourvue de la machine virtuelle Java adéquate.
Tensor Processing Unitvignette|Un Tensor Processing Unit 3.0 datant de mai 2016 Un Tensor Processing Unit (TPU, unité de traitement de tenseur) est un circuit intégré spécifique pour une application (ASIC), développé par Google spécifiquement pour accélérer les systèmes d'intelligence artificielle par réseaux de neurones. Les TPU ont été annoncés en 2016 au Google I/O, lorsque la société a déclaré les utiliser dans leurs centres de données depuis plus d'un an.
Performance engineeringPerformance engineering encompasses the techniques applied during a systems development life cycle to ensure the non-functional requirements for performance (such as throughput, latency, or memory usage) will be met. It may be alternatively referred to as systems performance engineering within systems engineering, and software performance engineering or application performance engineering within software engineering.
Prédiction dynamiqueLa prédiction dynamique est une méthode inventée par Newton et Leibniz. Newton l’a appliquée avec succès au mouvement des planètes et de leurs satellites. Depuis elle est devenue la grande méthode de prédiction des mathématiques appliquées. Sa portée est universelle. Tout ce qui est matériel, tout ce qui est en mouvement, peut être étudié avec les outils de la théorie des systèmes dynamiques. Mais il ne faut pas en conclure que pour connaître un système il est nécessaire de connaître sa dynamique.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
