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Tri :
Date de référencement
Editeur
Auteur
Titre
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La révolution de l'apprentissage profond
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20190125 |
Auteur(s) :
Bengio Yoshua |
Editeur(s) :
Inria / Interstices |
Origine de la fiche :
Université Numérique Ingénierie et Technologie
Reconnaître un visage, compléter une phrase, gagner au jeu de go... Après plusieurs décennies de déconvenues, les machines intelligentes deviennent enfin réalité – grâce à des réseaux de plusieurs couches de neurones artificiels....
Référencé le :
16-09-2019
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Quand les machines apprennent à l'aide des réseaux de neurones profonds
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20181221 |
Auteur(s) :
Lepetit Vincent, Jongwane Joanna |
Editeur(s) :
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique / Interstices |
Origine de la fiche :
Université Numérique Ingénierie et Technologie
Reconnaissance d'images, traduction automatique, voitures autonomes... Nombreux sont les domaines dans lesquels l'apprentissage profond ou deep learning est utilisé. Très en vogue, cette technique de l'intelligence artificielle est au cœur des progrès récents dans cette thématique scientifique. Vincent Lepetit, spécialiste du deep learning, décortique ce sujet complexe dans cet épisode du podcast ...
Référencé le :
04-09-2019
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L’apprentissage profond : une idée à creuser ?
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20150416 |
Auteur(s) :
Chraibi Kaadoud Ikram, Viéville Thierry |
Editeur(s) :
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique / Interstices |
Origine de la fiche :
Université Numérique Ingénierie et Technologie
Le deep-learning — ou en français « apprentissage profond » — fait la Une des médias. Quels sont les apports de cette construction scientifique multi-disciplinaire au machine learning ou « apprentissage automatique » ?...
Référencé le :
26-04-2017
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Réseaux d'automates: trente ans de recherche
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20111020 |
Auteur(s) :
GOLES CHACC Eric Antonio |
Editeur(s) :
INRIA, Université de Nice Sophia Antipolis, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique, Région PACA, INRIA, VSP - Vidéo Sud Production |
Origine de la fiche :
Canal-U - OAI Archive
Ma complicité avec ce sujet date de longtemps, pas tout à fait assez pour dire que j’y étais depuis le début, mais quand même.... Ainsi, je vais vous raconter comment on a obtenu, aux alentours de l'année 1979, les premiers résultats mathématiques sur la dynamique de ce qui s’appelle aujourd'hui les réseaux de neurones artificiels et qui font aujourd’hui partie du cursus classique de toute école d...
Référencé le :
18-11-2011
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Fouille de données
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20081009 |
Auteur(s) :
Preux Philippe |
Editeur(s) :
Université de Lille III |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Ce cours adopte une approche pragmatique et pratique, tout en essayant de donner
le matériel nécessaire pour comprendre ce que l'on fait : le but n'est pas d'appliquer aveuglément des algorithmes, mais de connaître des algorithmes et de
savoir quand et comment les appliquer, d'être capable de les utiliser et de juger
les résultats qu'ils fournissent. En fouille de données, on ne peut pas se conten...
Référencé le :
28-02-2011
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Les animats
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20021102 |
Auteur(s) :
MEYER Jean-Arcady |
Editeur(s) :
UTLS - la suite, UTLS - la suite |
Origine de la fiche :
Canal-U - OAI Archive
Contrairement aux ambitions affichées aux origines de la discipline, en 1956, les recherches en intelligence artificielle ont à ce jour largement échoué à reproduire l'intelligence de l'homme, même si un programme d'ordinateur a réussi à battre le champion du monde aux échecs. Quant aux robots modernes, ils ne brillent pas non plus par leur intelligence, même si certaines machines caniformes ou hu...
Référencé le :
27-10-2010
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