Échecsvignette|Anand - Kramnik, championnat du monde en 2008. vignette|Une partie simultanée donnée par le GM ukrainien Andrij Maksimenko à Toruń, Pologne. vignette|Enluminure, Liber de Moribus, vers 1300. vignette|Joueurs sur un échiquier géant à Lugano, Suisse. alt=Propriété exclusive de Thelma Ackermann. |vignette|Famille de la noblesse française jouant aux échecs dans les années 1860, carte de visite.
Chess.comChess.com est un serveur internet d'échecs, créé dans sa version actuelle en mai 2007. Il s'agit également d'un forum internet et d'un réseau social consacré aux échecs ainsi que d'une application mobile. En 2021, le site figure parmi les principaux serveurs d'échecs. En 2023, le site est considéré comme le serveur d'échecs le plus important du monde en termes de trafic. Il organise régulièrement des tournois de parties rapides et de blitz auxquels participent les meilleurs joueurs du monde. Chess.
Apprentissage automatiqueL'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.
Variante du jeu d'échecsUne variante du jeu d’échecs est un jeu dérivé ou voisin du jeu d'échecs traditionnel, dont il diffère en apportant de nouveaux éléments (pièces, règles, taille/forme de l’échiquier). Toutes les variantes d’échecs, et ceci inclut le jeu d’échecs classique lui-même, sont des variantes d’une certaine forme de jeu. Certaines catégories, sont des variantes historiques (Chaturanga, Shatranj) ou des variantes régionales (Makrouk, Sittuyin, Janggi).
Programme d'échecsvignette|Jeu d'échecs électronique des années 1990 avec écran LCD. Un programme d'échecs est un programme informatique conçu pour jouer au jeu d'échecs. L'histoire des machines joueuses d'échecs n'attend pas le développement de l'électronique et de l'informatique : la première fut l'automate turc inventée en 1769 par Johan Wolfgang von Kempelen, qui joua notamment contre l'impératrice Catherine II et Napoléon Bonaparte. C'était en fait un homme de petite taille caché dans la machine.
Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
Moteur d'échecsUn moteur d'échecs ou module d'échecs désigne un programme informatique d'échecs. Un moteur d'échecs contient le code informatique, l’algorithme, qui calcule le meilleur coup dans une position donnée. Ces programmes sont différents entre eux, ont un style de jeu paramétrable, un nom et des systèmes d’évaluations spécifiques, en bref ils ont une « personnalité ». Il en existe de tout niveau. Ils peuvent être commerciaux, open source ou libres. Il faut distinguer linterface graphique du moteur d'échecs.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Apprentissage de représentationsEn 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.
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.
Reinforcement learning from human feedbackIn machine learning, reinforcement learning from human feedback (RLHF) or reinforcement learning from human preferences is a technique that trains a "reward model" directly from human feedback and uses the model as a reward function to optimize an agent's policy using reinforcement learning (RL) through an optimization algorithm like Proximal Policy Optimization. The reward model is trained in advance to the policy being optimized to predict if a given output is good (high reward) or bad (low reward).
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
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.
Échecs par correspondanceLe jeu d'échecs par correspondance est une variante du jeu d'échecs jouée à l'aide de divers types de communication à longue distance, le plus souvent à travers l'utilisation d'un serveur spécialisé, l'échange de mails ou de courriers traditionnels ; des fax ou des pigeons voyageurs peuvent aussi – bien qu'ils soient plus rares – être utilisés. Les échecs par correspondance sont à opposer aux échecs sur plateau, joués en simultané par des joueurs assis face à face devant un échiquier.
Perceptrons (book)Perceptrons: an introduction to computational geometry is a book written by Marvin Minsky and Seymour Papert and published in 1969. An edition with handwritten corrections and additions was released in the early 1970s. An expanded edition was further published in 1987, containing a chapter dedicated to counter the criticisms made of it in the 1980s. The main subject of the book is the perceptron, a type of artificial neural network developed in the late 1950s and early 1960s.
Réseau de neurones artificielsUn 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.
Perceptron multicoucheEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).
Lexique du jeu d'échecsCe lexique du jeu d'échecs énumère par ordre alphabétique les termes les plus couramment utilisés au jeu d'échecs. Dans certains cas, il existe des pages propres à ces termes. Pour une liste des joueurs, voir Liste de joueurs d'échecs. Pour le lexique spécifique aux problèmes d'échecs, voir Lexique de la composition échiquéenne. Abandon indication qu'un camp accepte la défaite. Dans le cadre d'une compétition, le joueur déclare oralement qu'il abandonne ou couche son roi.
