DeepMind's New Research on Linking Memories, and How It Applies to AI. There’s a cognitive quirk humans have that seems deceptively elementary.
For example: every morning, you see a man in his 30s walking a boisterous collie. Then one day, a white-haired lady with striking resemblance comes down the street with the same dog. Subconsciously we immediately make a series of deductions: the man and woman might be from the same household. The lady may be the man’s mother, or some other close relative. Perhaps she’s taking over his role because he’s sick, or busy. Chine : 5 géants de l'IA que vous ne connaissez peut-être pas encore. 2/3 des investissements mondiaux dans l’intelligence artificielle (IA) proviennent de la Chine, ce qui a permis à cette industrie de croître de 67 % en seulement 1 an.
Le China Money Network, l’une des principales sources d’information sur le secteur technologique chinois, a récemment dévoilé le top 50 des sociétés d’IA à surveiller de près. Le gouvernement chinois soutient fortement beaucoup de ces entreprises et espère que le secteur de l’IA atteindra 1 000 milliards de yuans (146 milliards de dollars) d’ici 2030. DJI domine le marché mondial des drones (détient plus de 70 % des parts de marché) ce qui se traduit par une intégration de plus en plus rapide de systèmes d’IA à grande échelle. Les derniers modèles intègrent systématiquement les principes de conception de l’IA. Le Phantom 4 par exemple utilise la reconnaissance d’image pour éviter les objets. Programmation logique inductive. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
La mise en forme de cet article est à améliorer(septembre 2018). La mise en forme du texte ne suit pas les recommandations de Wikipédia : il faut le « wikifier ». Comment faire ? Les points d'amélioration suivants sont les cas les plus fréquents. Le détail des points à revoir est peut-être précisé sur la page de discussion. Auto-encodeur. Structure schématique d'un auto-encodeur avec 3 couches cachées entièrement connectées.
Un auto-encodeur, ou auto-associateur [1],[2]:19 est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes [3],[4]. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs [5],[6]. Architecture[modifier | modifier le code] étant donné les entrées ).
Un auto-encodeur se compose toujours de deux parties, l'encodeur et le décodeur, qui peuvent être définies comme des transitions. AI winter is well on its way – Piekniewski's blog. Deep learning has been at the forefront of the so called AI revolution for quite a few years now, and many people had believed that it is the silver bullet that will take us to the world of wonders of technological singularity (general AI).
Many bets were made in 2014, 2015 and 2016 when still new boundaries were pushed, such as the Alpha Go etc. Companies such as Tesla were announcing through the mouths of their CEO's that fully self driving car was very close, to the point that Tesla even started selling that option to customers [to be enabled by future software update]. We have now mid 2018 and things have changed. Not on the surface yet, NIPS conference is still oversold, the corporate PR still has AI all over its press releases, Elon Musk still keeps promising self driving cars and Google CEO keeps repeating Andrew Ng's slogan that AI is bigger than electricity.
Qu'est-ce que les robots — Les Cahiers de l'imaginaire. Mettez-vous dans la peau d'un robot.
Ou plus précisément dans la tête d'un robot. Maintenant que c'est fait, un humain vous demande d'examiner trois dessins : un monocycle, un vélo et une auto. Il vous demande ensuite si vous en saisissez le principe et si vous pouvez identifier d'autres objets qui fonctionnent selon le même principe ou de nouveaux objets qui fonctionneraient selon le même principe. À quel type de raisonnement, ou pour parler en des termes qui vous sont compréhensibles, à quel type de programmes devriez-vous avoir recours pour résoudre ce problème ? À l'heure actuelle, il n'existe pas de logiciels qui puissent vous aider. [1802.08129] Multimodal Explanations: Justifying Decisions and Pointing to the Evidence. Fei-Fei Li: How we're teaching computers to understand pictures.
Deep Learning. A New Beginning to Deep Learning. By Raksham Pandey, Vivekanand Education Society's Institute Of Technology.
Deep Learning at the Speed of Light on Nanophotonic Chips. A Neural Network Playground. Data Which dataset do you want to use?
Features. Intelligence artificielle : un logiciel abat en 1s le travail que des avocats font en 360.000 heures. La toute nouvelle intelligence artificielle de JPMorgan est l’employé du mois : elle peut résoudre en une seconde des arbitrages financiers qui prennent normalement quelques 360.000 heures de travail (soit une année) aux avocats de la firme.
Le travail de cette machine artificielle, baptisée COIN, est d’interpréter les accords de prêts commerciaux. Et fait en prime nettement moins d’erreurs que les humains. On l’a vu avec AlphaGO, l’intelligence artificielle fait des progrès incroyables, et commence petit à petit à se frayer un chemin dans un nombre croissant de domaines. L’un des plus inattendus, c’est le domaine juridique. On a déjà vu des juges français s’aider d’un logiciel pour prendre de meilleures décisions. Et trouver de nouveaux moteurs de croissance pour garder son rang. Which machine learning algorithm should I use? - Subconscious Musings. A Tour of Machine Learning Algorithms. Google Created an AI That Can Learn Almost as Fast as a Human. Deep Learning, Fast Deep learning machines have been generating incredible amounts of buzz in recent months.
Their extensive abilities can allow them to play video games, recognize faces, and, most importantly, learn. My Top 9 Favorite Python Deep Learning Libraries. Le deep learning — Science étonnante #27. Bayesian Machine Learning, Explained. Want to know about Bayesian machine learning?
Long short-term memory - Wikipedia. A simple LSTM block with only input, output, and forget gates. LSTM blocks may have more gates.[1]