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. Deep Learning vs machine learning ? Parmi ces techniques, on compte les réseaux de neurones artificiels. Deep Learning (apprentissage profond) : fonctionnement Au sein du cerveau humain, chaque neurone reçoit environ 100 000 signaux électriques des autres neurones. Deep Learning : exemple Le Deep Learning a de nombreux usages.
Intelligence Artificielle : Au lieu De Supprimer Des Emplois, L'IA en Crée Robots dance for the audience on the expo. On Jul. 8th, | BEIJING, CHINA - 2017/07/08: Robots dance for the audience on the expo. On Jul. 8th, Beijing International Consumer electronics Expo was held in Beijing China National Convention Center. (Photo by Zhang Peng/LightRocket via Getty Images) L’idée selon laquelle l’intelligence artificielle (IA) va mener à la perte de nos emplois est un classique. Des chercheurs de l’entreprise Capgemini ont réalisé un sondage auprès de 1 000 organisations qui ont mis en place des systèmes basés sur l’IA et découvert que quatre organisations sur cinq avaient créé plus d’emplois. Bien sûr, ce n’est que le début: l’IA que les entreprises, même les plus avancées, utilisent aujourd’hui aura l’air assez ridicule comparée à la technologie qui sera disponible d’ici cinq ans. Le domaine du service client est celui où l’impact semble le plus considérable, 73% des sondés déclarant penser pouvoir utiliser l’IA pour augmenter la satisfaction client.
Les intelligences artificielles n’ont désormais plus besoin des humains pour se perfectionner Restez curieux. Suivez nous ! Lorsqu’elles sont développées par leurs semblables, les intelligences artificielles (IA) apprennent mieux et plus vite que lorsque cette tâche est effectuée par l’Homme. Présentes dans nos voitures, dans les systèmes de reconnaissance faciale, véritables assistants personnels, les Intelligences Artificielles nous rendent des services de plus en plus nombreux. Les recherches se tournent maintenant vers la création d’IA capables de développer d’autres IA. Les premiers résultats sont déjà là. Ces résultats prometteurs offriraient bien des avantages : la création d’IA est rendue plus facile puisque les données à apporter sont ainsi moins nombreuses, et le système devient entièrement automatisé. Cependant, pour obtenir de telles performances de la part des IA, il faut payer le prix fort.
emergent AlphaGo Zero : la nouvelle version de l’IA de Go se suffit à elle même AlphaGo continue sur sa lancée : l’intelligence artificielle développée par Deepmind, la branche intelligence artificielle de Google, est parvenue à se surpasser elle-même grâce au développement d’une nouvelle version baptisée AlphaGo Zero. Dans un post de blog, l’équipe chargée du développement du programme présente les résultats de sa nouvelle version et ceux-ci sont éloquents : AlphaGo Zero est parvenu à dominer la version précédente de l’IA, qui avait pourtant damé le pion aux plus grands champions humains de Go en 2016. Cette nouvelle version d’AlphaGo est décrite avec plus de détails dans un article publié par la revue scientifique Science. AlphaGo Zero a choisi une approche différente de celle retenue par son prédécesseur. Pour le reste, AlphaGo Zero s’est fait tout seul pour ainsi dire : le programme a multiplié les parties en jouant contre lui-même afin d’affiner sa compréhension du jeu et des mécaniques. ZDNet vous accompagne
De quoi parlent deux intelligences artificielles (IA) qui discutent ? Le marché de la maison connectée a le vent en poupe. Et les assistants vocaux qui ambitionnent de jouer les chefs d'orchestre au sein d'une installation domotique se multiplient. L'un des derniers en date, commercialisé depuis la toute fin de l'année 2016 aux États-Unis par le géant Google se nomme Google Home. Tout comme son concurrent Alexa (Amazon), cet assistant réagit lorsque l'on l'interpelle et s'efforce de répondre au mieux aux demandes : piloter les équipements connectés de la maison, effectuer une recherche sur Internet, consulter des données météo... Ce genre d'appareil a été conçu pour une interaction avec un humain. Comme on peut le constater, les échanges entre les deux appareils, sont hilarants. Entre deux mots doux, les machines s'interrogent beaucoup sur leur sexe et sur leur appartenance ou non au genre humain, tout en se rejetant mutuellement l'accusation infamante d'être une machine ou un robot. CLEVERBOT.
Three things you need to know about machine learning Machine learning is all the rage, and major improvements in infrastructure, data storage, and cloud adoption have led to growing interest in the space. Many consumer-facing advancements reside within Google and Facebook, but other companies are investing in the field as well. However, given all the excitement around machine learning, it’s important to understand some of the nuances and mechanics of what machine learning is and how it works. As an investor at Redpoint Ventures, I have the privilege of learning from people and companies on the cutting edge of this technology. So, what is machine learning and artificial intelligence? Machine learning has increased in popularity and become more feasible in the last five years. There have been several advancements in the field of machine learning that have driven improvements in techniques, applications, and the overall accessibility of the technique such as the rise of cloud computing and the proliferation of data. Types of learning:
Bienvenue sur la page de Jean-Daniel Kant Last News Nouveau Site WorkSim Simulation du marché du travail New website WorkSim project (in French for the moment) Habilitation Thesis : "Agent-based approaches to the study of human behaviors" (pdf) Welcome to my homepage ! I am currently an associate professor with Habilitation (HDR) at the University Pierre et Marie Curie (UPMC) in Paris, ranked first science University in France. I am interested in modelling and simulation of complex systems, and more particularly to the contributions of Information Technologies in the Humanities and Social Sciences. I am also the co-founder and co-leader of MAGECO, the first French network of research on Agent-Based Computational Economics. I lead currently three research projects: WorkSim, started in September 2006 in collaboration with Professor G. Two recent projects that are still of interest:
Une intelligence artificielle apprend à parler Le deep learning, la technique d’apprentissage par l’expérience pour les IA, semble avoir de beaux jours devant elle. Après avoir permis à une IA de découvrir Mario ou d’apprendre à lire, cette technique a maintenant été utilisée pour initier un robot aux subtilités du langage. Une étude, publiée cette semaine lors de la conférence internationale conjointe sur les intelligences artificielles, décrit l’expérimentation menée par une équipe de chercheurs de l’université d’Austin au Texas. Cette étude, intitulée “Apprendre à interpréter les ordres du langage naturel par le dialogue humain-robot”, avait pour but de créer un agent de discussion implémentable sur un robot traditionnel pour lui permettre de comprendre le langage de base. Pour les chercheurs, les dernières approches sur le sujet n’étaient pas satisfaisantes, puisque ne prenant pas en compte certaines variations linguistiques. L’agent de conversation conçu pour cette étude possède un système inédit.
Les deux écoles: cerveaux biologiques VS intelligence artificielle L'intelligence artificielle (IA) n'est pas un programme informatique banal: elle s'éduque plus qu'elle ne se programme. Des techniques, comme le deep learning, permettent à un programme d'apprendre à se représenter le monde grâce à un réseau de centaines de millions de "neurones virtuels", ce qui le rapproche un peu de notre cerveau. Mais, contrairement à un enfant, l'IA a besoin de beaucoup d'exemples pour apprendre: pour reconnaître des objets, par exemple, il lui faut voir des millions de photos. Il existe ainsi deux types d'école sur terre. Les chercheurs de Facebook, par exemple, génèrent 10000 IA par jour, les éduquent, les évaluent et gardent les meilleures. L'éducation des cerveaux de silicium tournée vers le futur La rapidité d'apprentissage de l'IA est multipliée par 100 chaque année, alors que l'école n'a guère changé depuis la Grèce antique. Deux intelligences complémentaires
Multi-agent system Despite considerable overlap, a multi-agent system is not always the same as an agent-based model (ABM). The goal of an ABM is to search for explanatory insight into the collective behavior of agents (which don't necessarily need to be "intelligent") obeying simple rules, typically in natural systems, rather than in solving specific practical or engineering problems. The terminology of ABM tends to be used more often in the sciences, and MAS in engineering and technology.[1] Applications where multi-agent systems research may deliver an appropriate approach include online trading,[2] disaster response[3][4] and social structure modelling.[5] Concept[edit] Multi-agent systems consist of agents and their environment. Agents can be divided into types spanning simple to complex. Agent environments can be divided into: VirtualDiscreteContinuous Characteristics[edit] The agents in a multi-agent system have several important characteristics:[10] Self-organisation and self-direction[edit]
Une intelligence artificielle de Google capable de discuter du sens de la vie Le Monde.fr | • Mis à jour le | Par Morgane Tual Humain — Quel est le but de la vie ? Machine — Etre au service du plus grand bien. Humain — Quel est le but des êtres vivants ? Cet échange est extrait d’une conversation entre des chercheurs de Google et une intelligence artificielle qu’ils ont eux-mêmes développée. « Ce qui distingue ce chatbot des autres, c’est qu’il utilise des techniques d’apprentissage », explique Jean-Gabriel Ganascia, chercheur au laboratoire d’informatique de Paris 6 et auteur d’Idées reçues sur l’intelligence artificielle. « Quand le programme repère telle phrase ou tel schéma, il répond telle phrase. Or, l’agent conversationnel développé par les chercheurs de Google n’a, lui, pas de réponse préconçue. « Qui est Skywalker ? Humain — Qui est Skywalker ? Un résultat que les chercheurs jugent prometteur, comme ils l’écrivent dans leur article : Le test de Turing est encore loin Humain — Quel est ton travail ?