Espritthumb|right|200px|Représentation des facultés de l'esprit humain (de Robertus de Fluctibus, 1619) L'esprit est la totalité des phénomènes et des facultés mentales : perception, affectivité, intuition, pensée, jugement, morale, etc. Dans de nombreuses traditions religieuses, il s'agit d'un principe de la vie incorporelle de l'être humain. En philosophie, la notion d'esprit est au cœur des traditions dites spiritualistes. On oppose en ce sens corps et esprit (nommé plus volontiers conscience par la philosophie et âme par certaines religions).
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Projet Manhattanvignette|alt=Explosion au niveau du sol et début de la formation d'un champignon atomique. Les nuages et le sol sont illuminés par la couleur orange de l’explosion.|Photographie en couleur de la première explosion nucléaire lors de l'essai Trinity le à Alamogordo au Nouveau-Mexique. Projet Manhattan est le nom de code du projet de recherche qui produisit la première bombe atomique durant la Seconde Guerre mondiale. Il fut mené par les États-Unis avec la participation du Royaume-Uni et du Canada.
Scale-invariant feature transform[[Fichier:Matching of two images using the SIFT method.jpg|thumb|right|alt=Exemple de mise en correspondance de deux images par la méthode SIFT : des lignes vertes relient entre eux les descripteurs communs à un tableau et une photo de ce même tableau, de moindre qualité, ayant subi des transformations. |Exemple de résultat de la comparaison de deux images par la méthode SIFT (Fantasia ou Jeu de la poudre, devant la porte d’entrée de la ville de Méquinez, par Eugène Delacroix, 1832).
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
DiméthyltryptamineLa diméthyltryptamine (N,N-diméthyltryptamine) ou DMT est une substance psychotrope puissante (présente de façon naturelle dans plusieurs plantes dont les Psychotria ou Anadenanthera, mais existant aussi sous forme synthétique). Elle est considérée comme un stupéfiant dans certains pays. Se présentant pure sous forme cristalline et généralement fumée, elle procure un effet hallucinogène quasi immédiat et de courte durée ainsi qu'une expérience de mort imminente dans certains cas.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
Méthode d'EulerEn mathématiques, la méthode d'Euler, nommée ainsi en l'honneur du mathématicien Leonhard Euler (1707 — 1783), est une procédure numérique pour résoudre par approximation des équations différentielles du premier ordre avec une condition initiale. C'est la plus simple des méthodes de résolution numérique des équations différentielles. thumb|Illustration de la méthode d'Euler explicite : l'avancée se fait par approximation sur la tangente au point initial.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
