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Séance de cours

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement

Description

Cette séance de cours explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement du sens commun, en mettant l'accent sur les applications de traitement du langage naturel. Il se penche sur les défis de fournir aux machines des connaissances communes à grande échelle et sur l'importance de relier les composantes du savoir mondial pour comprendre les situations complexes. L'instructeur présente un cadre pour la formation de modèles de connaissances à partir de modèles linguistiques formés sur le texte brut, soulignant la nécessité d'architectures neurales qui simulent l'état du monde. La séance de cours traite également de la construction dynamique des graphiques de raisonnement et de l'application du raisonnement de bon sens dans la génération d'histoires.

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Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Réseau de neurones artificiels

Concepts associés (32)

Connaissance

La connaissance est une notion aux sens multiples, à la fois utilisée dans le langage courant et objet d'étude poussée de la part des sciences cognitives et des philosophes contemporains. Les connaissances, leur nature et leur variété, la façon dont elles sont acquises, leur processus d'acquisition, leur valeur et leur rôle dans les sociétés humaines, sont étudiés par une diversité de disciplines, notamment la philosophie, l'épistémologie, la psychologie, les sciences cognitives, l'anthropologie et la sociologie.

Commonsense reasoning

In artificial intelligence (AI), commonsense reasoning is a human-like ability to make presumptions about the type and essence of ordinary situations humans encounter every day. These assumptions include judgments about the nature of physical objects, taxonomic properties, and peoples' intentions. A device that exhibits commonsense reasoning might be capable of drawing conclusions that are similar to humans' folk psychology (humans' innate ability to reason about people's behavior and intentions) and naive physics (humans' natural understanding of the physical world).

Raison

La raison est généralement considérée comme une faculté propre de l'esprit humain dont la mise en œuvre lui permet de créer des critères de vérité et d'erreur et d'atteindre ses objectifs. Elle repose sur la capacité qu'aurait l'être humain de faire des choix en se basant sur son intelligence, ses perceptions et sa mémoire tout en faisant abstraction de ses préjugés, ses émotions ou ses pulsions. Cette faculté a donc plusieurs emplois : connaissance, éthique et technique.

Raisonnement automatisé

vignette|Visualisation commune du réseau de neurones artificiels avec puce NOTOC Le raisonnement automatisé est un domaine de l'informatique consacré à la compréhension des différents aspects du raisonnement de manière à permettre la création de logiciels qui permettraient aux ordinateurs de « raisonner » de manière automatique, ou presque. Il est considéré habituellement comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, mais possède aussi de fortes connexions avec l'Informatique théorique et même avec la philosophie.

Declarative knowledge

Declarative knowledge is an awareness of facts that can be expressed using declarative sentences, like knowing that Princess Diana died in 1997. It is also called theoretical knowledge, descriptive knowledge, propositional knowledge, and knowledge-that. It is not restricted to one specific use or purpose and can be stored in books or on computers. Epistemology is the main discipline studying declarative knowledge. Among other things, it studies the essential components of declarative knowledge.

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Séances de cours associées (52)

Représentation des connaissances : Introduction

Couvre la représentation des connaissances dans l'IA, l'inférence logique et les applications dans divers domaines.

Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications

Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.

Modèles linguistiques : réseaux neuronaux à contexte fixe et récurrents

Discute des modèles de langage, en se concentrant sur les modèles neuronaux à contexte fixe et les réseaux neuronaux récurrents.

Représentations contextuelles : ELMO et BERT Vue d'ensemble

Couvre les représentations contextuelles en PNL, en se concentrant sur les architectures ELMO et BERT et leurs applications dans diverses tâches.

Deep Learning pour répondre aux questions

Explore l'apprentissage profond pour répondre aux questions, analyser les réseaux neuronaux et modéliser la robustesse au bruit.

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