Séance de cours

Systèmes de connaissances non conceptuels

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Dans cours

DH-405: Foundations of digital humanities

This course introduces the core concepts and methodologies of Digital Humanities, integrating both theoretical and practical perspectives. Students learn to work with large-scale cultural datasets, acquiring the tools and techniques required for their proc ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de systèmes de connaissances non conceptuels, en se concentrant sur la traduction d'image à image en utilisant des réseaux antagonistes conditionnels, l'apprentissage contrastif pour la traduction d'image à image non appariée, la synthèse vidéo-vidéo, l'apprentissage auto-supervisé, les difficultés d'apprentissage auto-supervisé, les modèles de prédiction vidéo, les représentations non conceptuelles universelles et l'existence de connaissances non conceptuelles démontrées par divers codeurs/décodeurs.

Enseignant·e

Frédéric Kaplan

Courte biographie Le professeur Frédéric Kaplan dirige le Collège des Humanités de à l'école polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL). Il est également titulaire de la chaire de Digital Humanities (humanités digitales / humanités numériques) et président de la Time Machine Organisation, une entité à but non lucratif regroupant plus de 600 institutions. Il est l'auteur d'une dizaine de livres, traduits en plusieurs langues, et de plus d'une centaine de publications scientifiques. Ses travaux ont également

Source officielle

Concepts associés (32)

Apprentissage de représentations

En apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.

Text-to-video model

A text-to-video model is a machine learning model which takes as input a natural language description and produces a video matching that description. Video prediction on making objects realistic in a stable background is performed by using recurrent neural network for a sequence to sequence model with a connector convolutional neural network encoding and decoding each frame pixel by pixel, creating video using deep learning. Data collection and data set preparation using clear video from kinetic human action video.

Synthèse vocale

La synthèse vocale est une technique informatique de synthèse sonore qui permet de créer de la parole artificielle à partir de n'importe quel texte. Pour obtenir ce résultat, elle s'appuie à la fois sur des techniques de traitement linguistique, notamment pour transformer le texte orthographique en une version phonétique prononçable sans ambiguïté, et sur des techniques de traitement du signal pour transformer cette version phonétique en son numérisé écoutable sur un haut parleur.

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.

Apprentissage profond

L'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.

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Séances de cours associées (64)

Modèles de génération profonde

Couvre les modèles génératifs profonds, y compris les auto-encodeurs variationnels, les GAN et les GAN convolutifs profonds.

Systèmes de connaissances non conceptuels: transfert de style et traduction d'images

Explore le transfert de style, la traduction d'images, l'apprentissage auto-supervisé, la prédiction vidéo et la génération de description d'images à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur.

Amélioration des modèles du chemin visuel ventral

Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.

Systèmes de connaissances non conceptuels

Explore l'impact de l'apprentissage profond sur les humanités numériques, en se concentrant sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès récents de l'IA.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

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Concepts associés (32)

Apprentissage de représentations

Text-to-video model

Synthèse vocale

Apprentissage automatique

Apprentissage profond

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