Open-source softwareOpen-source software (OSS) is computer software that is released under a license in which the copyright holder grants users the rights to use, study, change, and distribute the software and its source code to anyone and for any purpose. Open-source software may be developed in a collaborative, public manner. Open-source software is a prominent example of open collaboration, meaning any capable user is able to participate online in development, making the number of possible contributors indefinite.
Détection d'objetthumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une . Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la ou la vidéo surveillance.
Réseau sémantiqueUn réseau sémantique est un graphe marqué destiné à la représentation des connaissances, qui représente des relations sémantiques entre concepts. Le graphe est orienté ou non orienté. Ses sommets représentent les concepts, et les liens entre les sommets (nœuds) représentent les relations sémantiques, reliant les champs lexicaux. Un réseau sémantique peut être instancié, par exemple,dans une base de données orientée graphes ou un schéma conceptuel. Les réseaux sémantiques normalisés sont exprimés sous forme de triplets RDF.
Doctorat en éducationThe Doctor of Education (Ed.D. or D.Ed.; Latin Educationis Doctor or Doctor Educationis) is (depending on region and university) a research or professional doctoral degree that focuses on the field of education. It prepares the holder for academic, research, administrative, clinical, or professional positions in educational, civil, private organizations, or public institutions. Considerable differences exist in structure, content and aims between regions.
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.
Vuethumb|250px|Ommatidies de krill antarctique, composant un œil primitif adapté à une vision sous-marine. thumb|250px|Yeux de triops, primitifs et non mobiles. thumb|250px|Yeux multiples d'une araignée sauteuse (famille des Salticidae, composée d'araignées chassant à l'affut, mode de chasse nécessitant une très bonne vision). thumb|250px|Œil de la libellule Platycnemis pennipes, offrant un champ de vision très large, adapté à un comportement de prédation.
Intelligence artificielle généralevignette|Image générée en juin 2022 par le modèle de génération d'images DALL-E-mini, à partir de la consigne « Intelligence artificielle ». Une intelligence artificielle générale (IAG) est une intelligence artificielle capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux. La création d'intelligences artificielles générales est un des principaux objectifs de certaines entreprises comme OpenAI, DeepMind et Anthropic.
Objet détachéright|thumb|400px|Des objets Trans-neptuniens ayant des demi-grands axes supérieurs à 100 unités astronomiques : les objets épars (en anglais : SDO scattered-disk objects) (en gris) et les objets détachés (en blanc). Un objet détaché est un objet transneptunien du Système solaire dont le périhélie est suffisamment distant de l'influence gravitationnelle des planètes géantes, en particulier de Neptune, la plus externe, pour qu'il ait un comportement détaché (de leurs influences).
Matériel librevignette|Zynthian, un projet de synthétiseur musical libre Le matériel libre, matériel ouvert ou matériel open source désigne, par analogie avec le logiciel libre et le logiciel open source, les technologies des matériels et produits physiques développés selon les principes des ressources libres de droits ou sous licence libre. . Chris Anderson, rédacteur en chef de Wired et auteur de la longue traîne, affirme que et évoque la voiture libre Rally Fighter, une des premières voitures de course open source (ses spécifications sont « libres »), développée de façon communautaire, par production participative.
Cortex visuelLe occupe le lobe occipital du cerveau et est chargé de traiter les informations visuelles. Le cortex visuel couvre le lobe occipital, sur les faces latérales et internes, et empiète sur le lobe pariétal et le lobe temporal. L'étude du cortex visuel en neurosciences a permis de le découper en une multitude de sous-régions fonctionnelles (V1, V2, V3, V4, MT) qui traitent chacune ou collectivement des multiples propriétés des informations provenant des voies visuelles (formes, couleurs, mouvements).
Stationnement automatiquevignette|Capteur ultrason utilisé par le stationnement automatique Le stationnement automatique est une aide à la conduite qui automatise des actions du conducteur durant une manœuvre de stationnement. Il existe trois types de systèmes de stationnement automatique : Le parking mains-libres, où le système prend le contrôle du volant et laisse le contrôle longitudinal (accélération, freinage) au conducteur. Le parking mains-libre freineur, où le système prend le contrôle du volant et du freinage, et laisse l'accélération au conducteur.
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.