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Nvidia booste l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle, un marché porteur pour les GPU de Nvidia ?

Nvidia booste l’intelligence artificielle

C’est tout du moins ce qu’espère le constructeur américain, qui présente plusieurs avancées dans le secteur du Deep Learning. Digits 2 permet d’associer plusieurs GPU dans le cadre de la définition de réseaux de neurones, avec des performances qui pourront être plus que doublées par rapport à l’utilisation d’un unique GPU. La librairie de code cuDNN 3 (Cuda Deep Neural Network) est également présentée.

Elle offre de créer des réseaux de neurones de plus grande taille et plus performants. Cette avancée est rendue possible par une optimisation du code, mais également par l’arrivée de données en virgule flottante de type FP16, permettant de stocker plus d’informations dans un espace mémoire fixe. Digits 2 est accessible gratuitement en version bêta au travers du programme développeurs de Nvidia. Crédit photo : © Fedorov Oleksiy – Shutterstock.

Modèle du processeur humain. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Modèle du processeur humain

Le modèle du processeur humain est un modèle issu de la psychologie cognitive qui permet d'évaluer l'utilisabilité d'un produit. Il a été décrit en 1983 par Stuart Card, Thomas P. Moran et Allen Newell. Il représente le sujet humain comme un système de traitement d'informations régi par des règles. Ce dernier comprend trois sous-systèmes interdépendants (sensoriel, moteur et cognitif) munis chacun d'un processeur et d'une mémoire. Le Modèle du Processeur Humain constitue un cadre général de pensée et un point de départ culturel simple dans le domaine de l'ergonomie cognitive. La simplicité de ce modèle a sa contrepartie. il ne fournit pas d'indication sur les représentations mentales alors que ces structures ont une incidence directe sur le comportement ou la prédiction de ce comportement. Description du modèle[modifier | modifier le code] Chaque sous-système a une mémoire locale et un processeur caractérisés par : Card, S.K; Moran, T.

Machine Intelligence Research Institute. BabyX : l'intelligence artificielle qui apprend comme un enfant. BabyX est un programme d’intelligence artificielle dont le principe est de reproduire les fonctions cognitives d’un enfant en bas age. Une des clefs de l’intelligence artificielle est la notion d’apprentissage. En effet, lorsqu’on tente de définir et comprendre l’intelligence, on en arrive très vite à cette idée d’une structure indépendante et évolutive. Face à ce constat, prendre la question de l’IA par l’angle de l’apprentissage infantile est une piste de réflexion logique. On a l’habitude de dire que les enfants ont des facilités d’apprentissage et c’est totalement vrai, car aux premiers stades de l’existence, le cerveau est une machine à assimiler des informations et à faire des connexions entre elles.

Photos de Michael Tyka. Intelligence artificielle. L'intelligence artificielle (IA) est « l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence »[1].

Intelligence artificielle

Ses finalités et son développement suscitent, depuis toujours, de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes s'exprimant tant dans les récits ou films de science-fiction que dans les essais philosophiques[5]. La réalité semble encore tenir l'intelligence artificielle loin des performances du vivant ; ainsi, l'IA reste encore bien inférieure au chat dans toutes ses aptitudes naturelles[6].

Définition[modifier | modifier le code] Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour Artificial Intelligence). Même si elles respectent globalement la définition de Minsky, certaines définitions de l'IA varient sur deux points fondamentaux[8] : Historique[modifier | modifier le code] Création et développement[modifier | modifier le code] Jeopardy! [Tout sur l’intelligence artificielle (IA) et les systemes experts.] Liens : Intelligence Artificielle (IA) et Systèmes Experts.

Par Hamid © Yrelay Cet article essaye de regrouper les sites et les groupes relatifs à l’Intelligence Artificielle (IA) et aux Systèmes Experts.

[Tout sur l’intelligence artificielle (IA) et les systemes experts.] Liens : Intelligence Artificielle (IA) et Systèmes Experts

On y retrouvera entre autre des liens sur : les écoles et les associations. les methodes et les algorithmes. les produits commerciaux, les langages et les progiciels. Eliezer Yudkowsky: Scruter la Singularité (Hache/essais) La version courte : Si les vitesses de calcul doublent tous les deux ans, qu’arrive-t-il quand des IA informatisées font la recherche ?

Eliezer Yudkowsky: Scruter la Singularité (Hache/essais)

La vitesse de calcul double tous les deux ans. La vitesse de calcul double tous les deux ans de travail. La vitesse de calcul double tous les deux ans subjectifs de travail. Un logiciel d'intelligence artificielle aurait réussi le test de Turing › Technologie. Le logiciel Cleverbot, développé par l'informaticien anglais Rollo Carpenter, est capable d'imiter la conversation humaine de façon très convaincante <span style="font-style: italic;">(Crédits : Cleverbot)</span> Pour la première fois dans l'histoire de l'intelligence artificielle, un logiciel appelé Cleverbot vient de réussir le Test de Turing, le célèbre test d'intelligence artificielle imaginé en 1950 par le mathématicien Alan Turing.

Un logiciel d'intelligence artificielle aurait réussi le test de Turing › Technologie

C'est incontestablement une étonnante performance que le logiciel Cleverbot, développé par l'informaticien anglais Rollo Carpenter, a réussi ce 4 septembre 2011 : lors du Techniche Festival, une rencontre internationale organisée chaque année à Guwahati (Inde), Cleverbot a ni plus ni moins réussi le très fameux Test de Turing, lors d'une expérimentation impliquant 1334 participants. En effet, il est parvenu à faire croire à une majorité de ces participants qu'il était un humain, alors qu'il n'est qu'un programme informatique. Résultat ?

Apprentissage automatique : les réseaux de neurones. Comment l'homme fait-il pour raisonner, parler, calculer, apprendre, ...?

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Introduction aux R seaux de Neurones Artificiels Feed Forward. Plongeons-nous dans l'univers de la reconnaissance de formes.

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Plus particulièrement, nous allons nous intéresser à la reconnaissance des chiffres (0, 1, ..., 9). Imaginons un programme qui devrait reconnaître, depuis une image, un chiffre. Intelligence artificielle, réseaux de neurones, neuronique. Avec les réseaux neuronaux On peut partir d'algorithmes médiocres et les laisser améliorer leurs capacités grâce à l'expérience.

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Plutôt que d'indiquer pas à pas comment parvenir au résultat recherché, on fournit simplement des données à ces réseaux qui, suivant un processus d'apprentissage, comparent leur résultat à celui recherché pour tenter ensuite de s'en rapprocher au mieux Les réseaux neuronaux sont composés de plusieurs couches de cellules reliées entre elles et formant une vaste toile. Ce réseau est capable d'ajuster la force de ses propres interconnexions, exactement comme cela se passe pour celles du cerveau humain, lors de l'apprentissage.