Intelligence artificielle, machine learning, deep learning : quelles différences ? — Siecle digital
Si le terme intelligence artificielle est né en 1950 dans un article publié par Alan Turing, son application n’aura jamais été aussi performante que depuis ces dernières années. Néanmoins, l’IA comme domaine scientifique existe depuis 1956 suite à la conférence tenue au Darmouth College, ce qui sonne le début de l’histoire de l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, elle vient de pair avec d’autres termes comme algorithme, machine learning, réseau de neurones artificiels, deep learning … Voyons ensemble ce qui hiérarchise tout cela. L’intelligence artificielle faible. Par définition, l’IA faible est un programme qui n’est pas doté de sens et se concentre uniquement sur la tâche pour [...]
[A.I.] De la machine de Turing au deep learning – educadis.fr
Si le machine learning demeure encore dans son enfance, l’idée d’un appareil capable d’apprendre par lui-même est loin d’être récente. Dès 1936, l’un des pères de l’informatique, Alan Turing, imaginait déjà les concepts de l’ordinateur moderne et de l’intelligence artificielle. La « Machine de Turing » Alan Turing est désormais mondialement connu à la fois pour son rôle décisif dans la victoire alliée durant la Seconde Guerre mondiale, grâce à sa « bombe » permettant de décrypter la machine allemande Enigma, puis pour sa participation cruciale dans la réalisation des premiers ordinateurs à la fin des années 40. Le génie [...]
Machine learning et deep learning : quand la machine se met à apprendre
1. IA, Machine Learning et Deep Learning : les POUPÉES RUSSES 2. Machine Learning : quand l’EXPÉRIENCE remplace le CODE 3. Machine learning et deep learning : quelles applications en FORMATION ? 4. Laisser RÊVER les algorithmes ! 17 mai 2017. Il est 19H00. Sundar Pichai monte sur scène. C’est pour le PDG de Google, l’occasion de rappeler en ouverture de la grand messe annuelle de Google, la bascule de sa stratégie du « mobile-first » vers l’« AI-first. » « AI first », comprenez primauté [...]
Deep learning, des réseaux de neurones pour traiter l’information
Les réseaux de neurones, ou plus précisément, les réseaux de neurones artificiels, sont des dispositifs qui permettent de traiter l’information. Et s’ils portent ce nom, c’est parce qu’il s’agit d’algorithmes, d’instructions machine dont la structure rappelle celle du cortex cérébral, mais à plus petite échelle. Leur origine remonte à 1957, avec l’invention du Perceptron par Frank Rosenblatt : un réseau de neurones qui prend modèle sur la structure de la cellule nerveuse, en tenant compte également des dendrites – courts prolongements du neurone à travers lesquels passent des informations sous forme électrochimique. Réseau de neurones artificiel simplifié.The computing universe, Gyuri [...]
Le deep learning s’inspire de la théorie de l’évolution | L’Atelier : Accelerating Innovation
Une branche de l’#apprentissage profond s’inspire de la théorie de l’évolution pour construire des algorithmes plus efficaces. Une technique qui permettrait de concevoir des programmes capables d’apprendre facilement de nouvelles tâches. Selon Zachary Chase Lipton, chercheur spécialisé dans l’intelligence artificielle, il s’agit d’une vieille idée, progressivement tombée dans l’oubli, qui revient au goût du jour grâce au développement des techniques d’apprentissage profond. « Cette #méthode est en fait très proche d’un réseau neuronal classique. La différence réside dans la manière dont on met à jouer les paramètres, afin d’accroître l’efficacité du programme. Dans le cas d’un réseau de neurones traditionnel, [...]
Learning Happy Hours S04E18 — Machine Learning & Deep Learning
Fabrice COHEN — woonoz Télécharger la présentation
Le deep learning | Science étonnante
L’#apprentissage non-supervisé Ma vidéo laisse penser que l’apprentissage automatique se limite aux cas où l’on cherche à prédire une sortie (Y) en fonction d’une ou plusieurs entrées (X). C’est ce qu’on appelle en termes techniques de l’apprentissage « supervisé »; où une des variables joue un rôle privilégié, puisqu’on cherche à la prédire. Repéré depuis Le deep learning | Science étonnante
Le deep learning, la technologie d’intelligence artificielle qui va (encore) tout changer ?
Après l’ère des big data, le “#deep learning” est la nouvelle obsession de la Silicon Valley. Depuis plusieurs années, les géants du web courtisent les experts de l'intelligence artificielle et particulièrement de #l'apprentissage profond, une technique de machine learning (#apprentissage automatique). Ils investissent des sommes faramineuses dans des laboratoires (Facebook a ouvert son propre programme de recherche FAIR) et l’acquisition de start-ups (Apple en a acheté trois en l’espace de quelques mois). Nicolas Pinto est un chercheur français installé aux Etats-Unis depuis 2006. Sa start-up Perceptio a été croquée par Apple en 2015, pour un montant non dévoilé. Elle était [...]
Formation innovante : BYOD, hybride, netware, cloud, deep learning
Quelles sont les tendances innovantes en formation aujourd’hui ? J’ai repris cinq éléments innovants que je pratique dans mes propres formations : le BYOD, la formation hybride, l’usage du netware et du cloud. Et enfin, mais peut-être surtout : une stratégie de deep learning (apprentissage profond) ! Tout comme l’Internet des objets favorise une interpénétration toujours plus profonde du monde physique et du Net, les outils numériques et les pratiques en présentiels se fondront davantage dans une pédagogie unique. La fertilisation croisée des deux univers a déjà commencé : la classe inversée (dont je parle ci-dessous) en est un bon [...]
Formation innovante : BYOD, hybride, netware, cloud, deep learning
Contrairement à ce que prétendent certains auteurs, le numérique ne s’est pas contenté de « plaquer » de la technologie sur de vieilles lunes pédagogiques. Des chercheurs, des formateurs, des ingénieurs cherchent de nouveaux moyens d’enseigner à l’aide de ces TICE. Ces dernières pollinisent le champ pédagogique qui, à son tour, nourrit les techniques dans une dynamique de fertilisation croisée dont nous ne sommes qu’au tout début.See it on Scoop.it, via Numérique & pédagogie Lire la suite… Article de fduport sur Numérique & pédagogie | Scoop.it
Adaptive learning & IA : vers des parcours intelligents et personnalisés
Les anciens systèmes d’adaptive learning reposaient sur des règles conditionnelles (“si … alors …”). L’IA ouvre un tout autre champ : celui de l’apprentissage auto-améliorant. Les modèles de deep learning et d’apprentissage par renforcementpermettent aux moteurs adaptatifs de s’auto-entraîner sur les données réelles des apprenants. Aujourd’hui, la personnalisation ne se limite plus au choix des modules : elle s’étend à toute l’expérience d’apprentissage. Les systèmes d’IA de nouvelle génération ajustent le format, le ton, le canal de diffusion et même le rythme. L’étape suivante ? Des systèmes d’apprentissage auto-évolutifs, capables de reformuler à la volée les contenus selon le contexte [...]
La promesse de l’Adaptive Learning, le temps d’ingénierie pédagogique en moins — Domoscio
L’Adaptive Learning est parfois perçu comme complexe car on se concentre trop sur le « comment » et pas assez sur le « pourquoi ». Dans le « comment », on comprend que l’Adaptive Learning fonctionne à partir du moment où il est capable d’analyser des données d’apprentissage avec des algorithmes intelligents. Derrière ce principe, on a souvent tendance à penser que les données doivent se compter par millions, et que pour les traiter il est nécessaire d’utiliser le Deep Learning… Ce qui amène généralement à une de ces conclusions : « nous n’avons pas suffisamment de données dans notre organisation », « nous trackons et stockons mal les données », [...]
