Robot autonomevignette|exemple de robot autonome de type rover Un robot autonome, également appelé simplement autorobot ou autobot, est un robot qui exécute des comportements ou des tâches avec un degré élevé d'autonomie (sans influence extérieure). La robotique autonome est généralement considérée comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, de la robotique et de l'. Les premières versions ont été proposées et démontrées par l'auteur/inventeur David L. Heiserman.
Unmanned ground vehicleAn unmanned ground vehicle (UGV) is a vehicle that operates while in contact with the ground and without an onboard human presence. UGVs can be used for many applications where it may be inconvenient, dangerous, or impossible to have a human operator present. Generally, the vehicle will have a set of sensors to observe the environment, and will either autonomously make decisions about its behavior or pass the information to a human operator at a different location who will control the vehicle through teleoperation.
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.
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.
Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Endpoint securityEndpoint security or endpoint protection is an approach to the protection of computer networks that are remotely bridged to client devices. The connection of endpoint devices such as laptops, tablets, mobile phones, Internet-of-things devices, and other wireless devices to corporate networks creates attack paths for security threats. Endpoint security attempts to ensure that such devices follow a definite level of compliance to standards.
Sécurité du réseauNetwork security consists of the policies, processes and practices adopted to prevent, detect and monitor unauthorized access, misuse, modification, or denial of a computer network and network-accessible resources. Network security involves the authorization of access to data in a network, which is controlled by the network administrator. Users choose or are assigned an ID and password or other authenticating information that allows them access to information and programs within their authority.
Learning rateIn machine learning and statistics, the learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a minimum of a loss function. Since it influences to what extent newly acquired information overrides old information, it metaphorically represents the speed at which a machine learning model "learns". In the adaptive control literature, the learning rate is commonly referred to as gain. In setting a learning rate, there is a trade-off between the rate of convergence and overshooting.
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.
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.
Uncertainty quantificationUncertainty quantification (UQ) is the science of quantitative characterization and estimation of uncertainties in both computational and real world applications. It tries to determine how likely certain outcomes are if some aspects of the system are not exactly known. An example would be to predict the acceleration of a human body in a head-on crash with another car: even if the speed was exactly known, small differences in the manufacturing of individual cars, how tightly every bolt has been tightened, etc.
Propagation des incertitudesUne mesure est toujours entachée d'erreur, dont on estime l'intensité par l'intermédiaire de l'incertitude. Lorsqu'une ou plusieurs mesures sont utilisées pour obtenir la valeur d'une ou de plusieurs autres grandeurs (par l'intermédiaire d'une formule explicite ou d'un algorithme), il faut savoir, non seulement calculer la valeur estimée de cette ou ces grandeurs, mais encore déterminer l'incertitude ou les incertitudes induites sur le ou les résultats du calcul.
UncertaintyUncertainty refers to epistemic situations involving imperfect or unknown information. It applies to predictions of future events, to physical measurements that are already made, or to the unknown. Uncertainty arises in partially observable or stochastic environments, as well as due to ignorance, indolence, or both. It arises in any number of fields, including insurance, philosophy, physics, statistics, economics, finance, medicine, psychology, sociology, engineering, metrology, meteorology, ecology and information science.
ZielA goal or objective is an idea of the future or desired result that a person or a group of people envision, plan and commit to achieve. People endeavour to reach goals within a finite time by setting deadlines. A goal is roughly similar to a purpose or aim, the anticipated result which guides reaction, or an end, which is an object, either a physical object or an abstract object, that has intrinsic value. Goal setting Goal-setting theory was formulated based on empirical research and has been called one of the most important theories in organizational psychology.
Goal settingGoal setting involves the development of an action plan designed in order to motivate and guide a person or group toward a goal. Goals are more deliberate than desires and momentary intentions. Therefore, setting goals means that a person has committed thought, emotion, and behavior towards attaining the goal. In doing so, the goal setter has established a desired future state which differs from their current state thus creating a mismatch which in turn spurs future actions.
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.
AutonomieL'autonomie désigne la capacité d'un objet, individu ou système à se gouverner soi-même, selon ses propres règles. Dans d'autres cas, elle fait référence aux propriétés d'une entité qui est capable de fonctionner de manière indépendante, sans être contrôlée de l'extérieur ou sans des apports (matériels, énergétiques, etc) en provenance de l'extérieur L'autonomie est la capacité d'une personne à subvenir à ses propres besoins ; on distingue parfois l'autonomie personnelle de l'autonomie sociale.
ConnaissanceLa connaissance est une notion aux sens multiples, à la fois utilisée dans le langage courant et objet d'étude poussée de la part des sciences cognitives et des philosophes contemporains. Les connaissances, leur nature et leur variété, la façon dont elles sont acquises, leur processus d'acquisition, leur valeur et leur rôle dans les sociétés humaines, sont étudiés par une diversité de disciplines, notamment la philosophie, l'épistémologie, la psychologie, les sciences cognitives, l'anthropologie et la sociologie.
Declarative knowledgeDeclarative knowledge is an awareness of facts that can be expressed using declarative sentences, like knowing that Princess Diana died in 1997. It is also called theoretical knowledge, descriptive knowledge, propositional knowledge, and knowledge-that. It is not restricted to one specific use or purpose and can be stored in books or on computers. Epistemology is the main discipline studying declarative knowledge. Among other things, it studies the essential components of declarative knowledge.
