Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
DoctoratLe doctorat est un diplôme de troisième cycle universitaire, nommé philosophiæ doctor (PhD) dans les pays de langue anglaise. C'est aussi un grade délivré par ce diplôme, et une expérience de recherche. Ce diplôme est délivré par les universités et les établissements d'enseignement supérieur accrédités. Il donne droit au titre de docteur (Dr). D'autres diplômes, différents, peuvent reprendre ce nom, leur reconnaissance et leur contenu varient selon les pays.
Grade universitaireUn grade universitaire est un degré dans la hiérarchie des études supérieures. Il est attesté par un diplôme délivré par les universités et autres institutions d’études supérieures. Les grades sont conférés aux titulaires de diplômes de l'enseignement supérieur délivrés par les universités et les établissements habilités. Les grades peuvent être également conférés aux titulaires de certains diplômes propres à des établissements. À ces grades peuvent être associés un certain nombre de droits et de privilèges, pouvant varier suivant les disciplines et les finalités.
Terminal degreeA terminal degree is the highest-level college degree that can be achieved and awarded in an academic discipline or professional field. In other cases, it is a degree that is awarded because a doctoral-level degree is not available nor appropriate. An earned academic (or research) doctorate such as a Ph.D., Ed.D. or D.B.A. is considered the terminal degree in most academic fields, as well as the most advanced degree possible, advancing the boundaries of human knowledge through research and dissertation defense, in the United States.
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
Diplôme honorifiquevignette| Le doctorat honoris causa reçu par Jimmy Wales de l'Université de Maastricht (2015). Un diplôme honorifique est un diplôme universitaire pour lequel une université (ou un autre établissement décernant un diplôme) a renoncé à toutes les exigences habituelles, telles que l'inscription, la fréquentation, les crédits de cours, une thèse et la réussite d'examens de synthèse. Il est également connu sous les expressions latines honoris causa (« pour l'honneur ») ou ad honorem (« à l'honneur »).
Professional degreeA professional degree, formerly known in the US as a first professional degree, is a degree that prepares someone to work in a particular profession, practice, or industry sector often meeting the academic requirements for licensure or accreditation. Professional degrees may be either graduate or undergraduate entry, depending on the profession concerned and the country, and may be classified as bachelor's, master's, or doctoral degrees.
Analyse d'imageL'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.
Magistère (diplôme)Le magistère est un diplôme universitaire français créé en 1985, préparé en trois ans après deux premières années d'études supérieures validées. Remplacé partiellement par le diplôme national de master (dont il peut constituer un parcours) au moment de la réforme LMD en 2002, il continue d'être proposé par de nombreuses institutions en double cursus - universités et écoles normale supérieures - sous la forme de cours de haut niveau complémentaires au cursus de troisième année de licence et de master.
Undergraduate degreeAn undergraduate degree (also called first degree or simply degree) is a colloquial term for an academic degree earned by a person who has completed undergraduate courses. In the United States, it is usually offered at an institution of higher education, such as a college or university. The most common type of these undergraduate degrees are associate degree and bachelor's degree. Bachelor's degree typically takes at least three or four years to complete.
La Structure des révolutions scientifiquesLa Structure des révolutions scientifiques (The Structure of Scientific Revolutions) est un essai rédigé par le philosophe et historien des sciences, Thomas Samuel Kuhn. Paru en 1962, revu en 1970, l'ouvrage est incontestablement son œuvre majeure. Il y modélise notamment la science comme phénomène social et analyse les implications de cette approche, en s'appuyant sur de nombreux exemples tirés de l'Histoire des sciences.
Apprentissage par transfertL'apprentissage par transfert (transfer learning en anglais) est l'un des champs de recherche de l'apprentissage automatique qui vise à transférer des connaissances d'une ou plusieurs tâches sources vers une ou plusieurs tâches cibles. Il peut être vu comme la capacité d’un système à reconnaître et appliquer des connaissances et des compétences, apprises à partir de tâches antérieures, sur de nouvelles tâches ou domaines partageant des similitudes. Adaptation de domaine (domain adaptation en anglais) Catég
Méthode scientifiqueLa méthode scientifique désigne l'ensemble des canons guidant ou devant guider le processus de production des connaissances scientifiques, qu'il s'agisse d'observations, d'expériences, de raisonnements, ou de calculs théoriques. Très souvent, le terme de « méthode » engage l'idée implicite de son unicité, tant auprès du grand public que de certains chercheurs, qui de surcroît la confondent parfois avec la seule méthode hypothético-déductive.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Révolution scientifiquevignette|Fresque représentant Galilée et le Doge de Venise, Giuseppe Bertini, 1858 La révolution scientifique est généralement considérée comme une discontinuité de la pensée scientifique à une époque donnée, cette rupture amenant un champ disciplinaire — ou plusieurs — à se réorganiser autour de principes et axiomes nouveaux. La notion de « révolution scientifique », portée notamment par Alexandre Koyré (1892, Taganrog - 1964, Paris), Herbert Butterfield (1900, Yorkshire - 1979, Sawston) et Thomas Kuhn (1922, Cincinnati - 1996 Cambridge, Massachusetts), a fait l'objet d'un certain nombre de critiques, car elle implique une rupture totale avec les savoirs anciens.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Système multi-agentsEn informatique, un système multi-agent (SMA) est un système composé d'un ensemble d'agents (un processus, un robot, un être humain, une fourmi etc.), actifs dans un certain environnement et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global.
