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.
Explainable artificial intelligenceExplainable AI (XAI), also known as Interpretable AI, or Explainable Machine Learning (XML), either refers to an AI system over which it is possible for humans to retain intellectual oversight, or to the methods to achieve this. The main focus is usually on the reasoning behind the decisions or predictions made by the AI which are made more understandable and transparent. XAI counters the "black box" tendency of machine learning, where even the AI's designers cannot explain why it arrived at a specific decision.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
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.
Recalage d'imagesEn , le recalage est une technique qui consiste en la « mise en correspondance d'images », dans le but de comparer ou combiner leurs informations respectives. Cette méthode repose sur les mêmes principes physique et le même type de modélisation mathématique que la . Cette mise en correspondance se fait par la recherche d'une transformation géométrique permettant de passer d'une image à une autre.
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.
Annotation automatique d'imagesL'annotation automatique d'images est le procédé par lequel un système informatique assigne automatiquement une légende ou des mots clés à une image numérique. Cette application des techniques issues de la vision par ordinateur est utilisée dans les systèmes de pour organiser et retrouver des images d'intérêts dans une base de données. Cette méthode peut être considérée comme un type de classification d'images multi-classe avec un très grand nombre de classes - de la taille du vocabulaire utilisé.
Analyse d'imageL'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.
Retouche numériqueImage editing encompasses the processes of altering s, whether they are digital photographs, traditional photo-chemical photographs, or illustrations. Traditional analog image editing is known as photo retouching, using tools such as an airbrush to modify photographs or editing illustrations with any traditional art medium. Graphic software programs, which can be broadly grouped into vector graphics editors, raster graphics editors, and 3D modelers, are the primary tools with which a user may manipulate, enhance, and transform images.
Assemblage de photosL'assemblage de photos est un procédé consistant à combiner plusieurs se recouvrant, dans le but de produire un panorama ou une image de haute définition. thumb|right|upright=2|alt=Exemple de détection de zones de recouvrement pour l'assemblage d'un panorama : une série de six images sont assemblées en panorama, une ligne rouge délimitant les zones de recouvrement.|Exemple de détection de zones de recouvrement pour l'assemblage d'un panorama. Photographie panoramique Panographie Catégorie:Vision artificiel
