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Le deep learning — Science étonnante #27

Le deep learning — Science étonnante #27

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En 2018, faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ? L'intelligence artificielle sera sans doute l'un des grands thèmes débattus en 2018 dans le monde des idées, on attend d'ailleurs pour ce mois de janvier le rapport Villani à ce sujet. Quelle frontière entre notre cerveau, vivant et celui des machines, celles-ci deviendront-elles un jour des sujets à part entière ? L’intelligence artificielle brouille les frontières entre notre cerveau, vivant, et celui des machines. Elle exige une redéfinition de l'intelligence, liée à la plasticité du cerveau. Mais aujourd’hui, les programmes "Human Brain" et "Blue Brain" ont pour but de cartographier le cerveau humain et de faire émerger une conscience artificielle. Bientôt des machines capables de conscience et de décider pour elles-mêmes ?

Le temps, Lee Smolin et le temps, l’illusion du temps, la flèche du temps Lee Smolin et le temps English version En mai 2013, j’avais commenté le texte ci-dessous de Lee Smolin, acceptant l’idée de considérer le temps comme réel pour sa participation dans les phénomènes de l’Univers. Mes idées actuelles, découvertes ces dernières semaines, entraînent un changement important dans la façon de comprendre l’univers avec un élément, le temps, qui n’aurait aucune « responsabilité » dans la réalisation des événements. Le temps n’existe pas en tant qu’acteur. Il n’a pas d’action dans des phénomènes fondamentaux ou particuliers de l'univers.

Deep Learning ou apprentissage profond : définition, concept Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est l’une des principales technologies de Machine Learning et d’intelligence artificielle. Découvrez en quoi consiste cette technologie, son fonctionnement, et ses différents secteurs d’application. Le Deep Learning ( en Français, la traduction est : apprentissage profond) est une forme d’intelligence artificielle, dérivée du Machine Learning (apprentissage automatique). Pour comprendre ce qu’est le Deep Learning, il convient donc de comprendre ce qu’est le Machine Learning. Deep Learning définition simple et origines de l’apprentissage profond Le concept de Machine Learning date du milieu du 20ème siècle.

Hey mec, tu vis dans le monde ou pas ?! Adolescents et objets connectés - Université de Rouen Normandie Hey mec, tu vis dans le monde ou pas ?! Adolescents et objets connectés « Hey Mec, tu vis dans le monde ou pas ?! 25 juillet 2018 - La stratégie France I.A. : soutenir la dynamique française autour de l'intelligence artificielle - ESR : enseignementsup-recherche.gouv.fr Mobiliser la communauté française de l’intelligence artificielle Les technologies d’intelligence artificielle représentent un potentiel majeur pour la recherche, le développement de nouveaux produits et services et de filières industrielles innovantes, mais posent également de nombreuses questions éthiques, sociales et sociétales. Dans ce contexte, le gouvernement a souhaité mobiliser tous les membres de la communauté I.A. et fédérer les nombreuses initiatives émergentes en France pour définir une stratégie nationale concertée et mettre en avant le potentiel de la France dans ce domaine essentiel pour l’avenir.

Yann LeCun : Biographie - Informatique et sciences numériques (2015-2016) Yann LeCun est un chercheur en intelligence artificielle, apprentissage machine, vision artificielle et robotique, diplômé de l’École supérieure d’ingénieurs en électronique et électrotechnique (ESIEE) de Paris et de l’Université Pierre-et-Marie-Curie. Il devient chercheur aux Bell Laboratories en 1988 et est nommé directeur de département aux laboratoires AT&T en 1996. Il travaille depuis 30 ans sur « l’apprentissage automatique » (machine learning) et « l’apprentissage profond » (deep learning) : à savoir la capacité d’un ordinateur à reconnaître des représentations (images, textes, vidéos, sons) à force de les lui montrer de très nombreuses fois. Il a aussi contribué au développement de méthodes de compression d'image avec le format d'archivage DjVu.

Le temps n'existe pas! C’est déjà une expérience historique: dans les sous-sols de l’université de Genève, des physiciens ont démontré que notre sens commun de la causalité ne s’appliquait pas à l’échelle atomique. Autrement dit, le temps n’a pas cours dans le monde quantique! Comment peut-il alors émerger à notre niveau? C’est toute la question… I – L’expérience qui a tué le temps Après l’intelligence artificielle, l’intelligence « étendue » Intervenant dans un débat en ligne du New York Times autour des enjeux de l’IA, Joi Ito (@joi), le directeur du Media Lab du MIT, expliquait que même très bien intentionné, l’usage des technologies peut mal tourner. « La majeure partie de la recherche en IA se concentre sur l’apprentissage profond : des ingénieurs « entraînent » des machines pour augmenter l’intelligence collective de nos gouvernements, de nos marchés et de nos sociétés ». Pour lui, plus que d’intelligence artificielle (IA), on devrait parler d’intelligence étendue (IE) pour évoquer cette forme appelée à devenir dominante de l’IA. Les algorithmes qui façonnent l’IE sont entraînés par des humains et peuvent de ce fait propager les mêmes biais qui ruinent la société, les perpétuant sous couvert de « machines intelligentes », à l’image des biais qui affectent les systèmes de police prédictive. Joi Ito dresse un constat d’échec.

QR Codes vs Flash Codes Quelle est la diffèrence entre un QR Code et un Fash Code ? Un peu d’histoire… C’est le 26 juin 1974 que le code barre classique est né, scanné pour la toute première fois dans l’Ohio. Le code UPC ou "EAN" en Europe (voir ci-contre) est utilisé plus de 10 milliards de fois par jour. 12 août 2018 - Des étudiants ont codé une IA plus puissante que celle de Google Des étudiants de fast.ai, une association qui donne des cours gratuits, ont codé une IA plus puissante que celle de Google. Cette performance permet de mettre en exergue la nécessité d’ouvrir les recherches autour de l’apprentissage automatique à des petites structures, pour renforcer sa progression. Alors que durant des mois, les chercheurs de Google étaient en tête du classement, qui recense les progrès de l’IA, les étudiants de fast.ai ont réussi à faire mieux qu’eux avec du matériel similaire, mais en appliquant des optimisations très simples. Pour développer une IA plus puissante que celle de Google, il a suffi notamment de s’assurer que les images utilisées dans l’algorithme d’entraînement avaient été correctement recadrées.

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