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.
Deeper learningIn U.S. education, deeper learning is a set of student educational outcomes including acquisition of robust core academic content, higher-order thinking skills, and learning dispositions. Deeper learning is based on the premise that the nature of work, civic, and everyday life is changing and therefore increasingly requires that formal education provides young people with mastery of skills like analytic reasoning, complex problem solving, and teamwork. Deeper learning is associated with a growing movement in U.
Hybridation entre les humains archaïques et modernes420px|vignette|Modélisation de la distribution géographique des espèces du genre Homo durant les deux derniers millions d'années. L'axe horizontal représente la localisation géographique tandis que l'axe vertical représente le temps en millions d'années AP. La surface bleue indique la présence de certaines espèces en un lieu et à une période donnée. Les hommes modernes se sont propagés depuis l'Afrique à travers toutes les régions du globe et se sont hybridés avec des Néandertaliens, des Dénisoviens et d'autres espèces humaines encore inconnues.
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.
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.
Early modern humanEarly modern human (EMH) or anatomically modern human (AMH) are terms used to distinguish Homo sapiens (the only extant Hominina species) that are anatomically consistent with the range of phenotypes seen in contemporary humans, from extinct archaic human species. This distinction is useful especially for times and regions where anatomically modern and archaic humans co-existed, for example, in Paleolithic Europe.
Service-learningService-learning is an educational approach that combines learning objectives with community service in order to provide a pragmatic, progressive learning experience while meeting societal needs. Service-learning involves students (k-12, higher ed) in service projects to apply classroom learning for local agencies that exist to effect positive change in the community. The National Youth Leadership Council defines service learning as "a philosophy, pedagogy, and model for community development that is used as an instructional strategy to meet learning goals and/or content standards.
Nourrissonvignette|Nourrisson endormi. Un est un enfant en bas âge, notamment lorsqu'il n'a pas encore été sevré du lait maternel (et plus généralement de lait infantile), l'étymologie du terme renvoyant directement au fait qu'il « a besoin d'être nourri ». En puériculture, on réserve le terme de nourrisson à l'enfant au-delà de son premier mois de vie et jusqu'à environ l'âge de deux ans voire trente mois, c'est-à-dire entre le nouveau-né et la période de la petite enfance.
Albinism in humansAlbinism is a congenital condition characterized in humans by the partial or complete absence of pigment in the skin, hair and eyes. Albinism is associated with a number of vision defects, such as photophobia, nystagmus, and amblyopia. Lack of skin pigmentation makes for more susceptibility to sunburn and skin cancers. In rare cases such as Chédiak–Higashi syndrome, albinism may be associated with deficiencies in the transportation of melanin granules. This also affects essential granules present in immune cells leading to increased susceptibility to infection.
Styles d'apprentissageLes styles d’apprentissage constituent une gamme de théories concurrentes et contestées qui, à partir d’un concept commun selon lequel les apprenants diffèreraient dans la façon d’acquérir leur connaissances, vise à tenir compte desdites différences d’acquisition supposées chez les apprenants. Bien que ces diverses théories divergent dans leurs vues sur la façon dont lesdits styles doivent être définis et classés, ces théories suggèrent que tous les apprenants pourraient être étiquetés en fonction d’un « style » d’apprentissage particulier comme « visuel », « auditif », « kinesthésique », « tactile », etc.
Substitut du lait maternelvignette|Lait artificiel Un substitut du lait maternel, plus communément appelé lait artificiel, préparation infantile, ou encore préparation pour nourrisson, désigne (OMS 1981). Le premier substitut du lait maternel a été créé en 1865 par Justus von Liebig. La plupart des substituts du lait maternel sont aujourd'hui à base de lait de vache. Il existe des boissons pour nourrisson à base de riz ou de soja.
