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Concepts associés (32)

Réseau de neurones artificiels

Un 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.

Événement climatique extrême

Un événement climatique extrême ou événement météorologique extrême est un phénomène météorologique caractérisé par sa rareté, son intensité ou les dégâts qu'il provoque, selon la définition retenue. Les canicules, vagues de froid, cyclones tropicaux, sécheresses en sont des exemples. La fréquence et l'intensité de certains événements climatiques extrêmes augmentent en conséquence du réchauffement climatique d'origine anthropique.

Hygrométrie

vignette|Diagramme de l'air humide à 1013,25 hPa. L’hygrométrie est la science qui a pour objet la mesure de la quantité de vapeur d'eau contenue de l'air humide ; elle ne prend pas en compte l'eau présente sous forme liquide ou solide. L'air humide est un mélange, en proportion variable, d'air sec et de vapeur d'eau. L’hygrométrie est étudiée notamment par les météorologues, thermiciens et ingénieurs du génie des procédés. Il s'agit d'un cas particulier de la psychrométrie qui étudie plus généralement les mélanges gaz-vapeurs de deux espèces différentes.

Apprentissage automatique

L'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.

Physique de l'atmosphère

300px|vignette|droite|Lancement du satellite scientifique SORCE par un lanceur aéroporté Pegasus qui étudiera, en survolant la Terre, l'influence solaire sur la couche d'ozone, la circulation atmosphérique, les nuages et les océans. La mission était une collaboration entre le NASA et le laboratoire de physique atmosphérique de l'Université du Colorado. La physique de l'atmosphère, ou physique atmosphérique, est l'application de la physique à l'étude de l'atmosphère de la Terre et des autres planètes.

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Séances de cours associées (53)

Réseaux neuronaux : Réseau neuronal à deux couches

Couvre les bases des réseaux neuraux, en mettant l'accent sur le développement des réseaux neuraux de deux couches vers les réseaux neuraux profonds.

Réseaux neuronaux : formation et activation

Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Apprentissage supervisé non linéaire

Explore le biais inductif de différentes méthodes d'apprentissage supervisé non linéaires et les défis de l'accordage hyperparamétrique.

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Réseaux neuronaux convolutionnels

Couvre les réseaux neuronaux convolutionnels, y compris les couches, les stratégies de formation, les architectures standard, les tâches comme la segmentation sémantique, et les astuces d'apprentissage profond.

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Événement climatique extrême

Hygrométrie

Apprentissage automatique

Physique de l'atmosphère

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