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.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
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.
Échecsvignette|Anand - Kramnik, championnat du monde en 2008. vignette|Une partie simultanée donnée par le GM ukrainien Andrij Maksimenko à Toruń, Pologne. vignette|Enluminure, Liber de Moribus, vers 1300. vignette|Joueurs sur un échiquier géant à Lugano, Suisse. alt=Propriété exclusive de Thelma Ackermann. |vignette|Famille de la noblesse française jouant aux échecs dans les années 1860, carte de visite.
Chess.comChess.com est un serveur internet d'échecs, créé dans sa version actuelle en mai 2007. Il s'agit également d'un forum internet et d'un réseau social consacré aux échecs ainsi que d'une application mobile. En 2021, le site figure parmi les principaux serveurs d'échecs. En 2023, le site est considéré comme le serveur d'échecs le plus important du monde en termes de trafic. Il organise régulièrement des tournois de parties rapides et de blitz auxquels participent les meilleurs joueurs du monde. Chess.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Rétropropagation du gradientEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la rétropropagation du gradient est une méthode pour entraîner un réseau de neurones. Elle consiste à mettre à jour les poids de chaque neurone de la dernière couche vers la première. Elle vise à corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque élément à celles-ci. Dans le cas des réseaux de neurones, les poids synaptiques qui contribuent plus à une erreur seront modifiés de manière plus importante que les poids qui provoquent une erreur marginale.
Variante du jeu d'échecsUne variante du jeu d’échecs est un jeu dérivé ou voisin du jeu d'échecs traditionnel, dont il diffère en apportant de nouveaux éléments (pièces, règles, taille/forme de l’échiquier). Toutes les variantes d’échecs, et ceci inclut le jeu d’échecs classique lui-même, sont des variantes d’une certaine forme de jeu. Certaines catégories, sont des variantes historiques (Chaturanga, Shatranj) ou des variantes régionales (Makrouk, Sittuyin, Janggi).
Programme d'échecsvignette|Jeu d'échecs électronique des années 1990 avec écran LCD. Un programme d'échecs est un programme informatique conçu pour jouer au jeu d'échecs. L'histoire des machines joueuses d'échecs n'attend pas le développement de l'électronique et de l'informatique : la première fut l'automate turc inventée en 1769 par Johan Wolfgang von Kempelen, qui joua notamment contre l'impératrice Catherine II et Napoléon Bonaparte. C'était en fait un homme de petite taille caché dans la machine.
Moteur d'échecsUn moteur d'échecs ou module d'échecs désigne un programme informatique d'échecs. Un moteur d'échecs contient le code informatique, l’algorithme, qui calcule le meilleur coup dans une position donnée. Ces programmes sont différents entre eux, ont un style de jeu paramétrable, un nom et des systèmes d’évaluations spécifiques, en bref ils ont une « personnalité ». Il en existe de tout niveau. Ils peuvent être commerciaux, open source ou libres. Il faut distinguer linterface graphique du moteur d'échecs.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Échecs par correspondanceLe jeu d'échecs par correspondance est une variante du jeu d'échecs jouée à l'aide de divers types de communication à longue distance, le plus souvent à travers l'utilisation d'un serveur spécialisé, l'échange de mails ou de courriers traditionnels ; des fax ou des pigeons voyageurs peuvent aussi – bien qu'ils soient plus rares – être utilisés. Les échecs par correspondance sont à opposer aux échecs sur plateau, joués en simultané par des joueurs assis face à face devant un échiquier.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Lexique du jeu d'échecsCe lexique du jeu d'échecs énumère par ordre alphabétique les termes les plus couramment utilisés au jeu d'échecs. Dans certains cas, il existe des pages propres à ces termes. Pour une liste des joueurs, voir Liste de joueurs d'échecs. Pour le lexique spécifique aux problèmes d'échecs, voir Lexique de la composition échiquéenne. Abandon indication qu'un camp accepte la défaite. Dans le cadre d'une compétition, le joueur déclare oralement qu'il abandonne ou couche son roi.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Perceptron multicoucheEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).
RpropRprop, short for resilient backpropagation, is a learning heuristic for supervised learning in feedforward artificial neural networks. This is a first-order optimization algorithm. This algorithm was created by Martin Riedmiller and Heinrich Braun in 1992. Similarly to the Manhattan update rule, Rprop takes into account only the sign of the partial derivative over all patterns (not the magnitude), and acts independently on each "weight".
PolicyPolicy is a deliberate system of guidelines to guide decisions and achieve rational outcomes. A policy is a statement of intent and is implemented as a procedure or protocol. Policies are generally adopted by a governance body within an organization. Policies can assist in both subjective and objective decision making. Policies used in subjective decision-making usually assist senior management with decisions that must be based on the relative merits of a number of factors, and as a result, are often hard to test objectively, e.
Reinforcement learning from human feedbackIn machine learning, reinforcement learning from human feedback (RLHF) or reinforcement learning from human preferences is a technique that trains a "reward model" directly from human feedback and uses the model as a reward function to optimize an agent's policy using reinforcement learning (RL) through an optimization algorithm like Proximal Policy Optimization. The reward model is trained in advance to the policy being optimized to predict if a given output is good (high reward) or bad (low reward).
Technologies de l'éducationLes technologies de l'éducation (Edtech en anglais, pour Educational technology) désignent l'ensemble des nouvelles technologies permettant de faciliter l’enseignement et l'apprentissage. On parle alors de technologies pédagogiques qui permettent d'apprendre de nouveaux contenus sous une forme ludique, stimulante et innovante. Le terme Edtech, né de la contraction d'« éducation » et de « technologie », est apparu dans la littérature anglophone en 2010. Il est devenu populaire pour désigner les startups qui innovent au service de l'éducation.
