Raisonnement déductifEn logique, la déduction est une inférence menant d'une affirmation générale à une conclusion particulière. La déduction est une opération par laquelle on établit au moyen de prémisses une conclusion qui en est la conséquence nécessaire, en vertu de règles d'inférence logiques. Ces règles sont notamment l'objet des Premiers Analytiques d'Aristote. On l'oppose généralement à l'induction, qui consiste au contraire à extraire d'un nombre fini de propositions données par l'observation, une conclusion ou un petit nombre de conclusions plus générales.
Reasoning systemIn information technology a reasoning system is a software system that generates conclusions from available knowledge using logical techniques such as deduction and induction. Reasoning systems play an important role in the implementation of artificial intelligence and knowledge-based systems. By the everyday usage definition of the phrase, all computer systems are reasoning systems in that they all automate some type of logic or decision.
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.
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.
Liste de concepts logiquesCet article liste les principaux concepts logiques, au sens philosophique du terme, c'est-à-dire en logique générale (issue de la dialectique). Nota : La logique comporte aussi des branches en mathématiques et en informatique. Ces branches de la logique utilisent des concepts souvent différents comme les prédicats : axiome, théorème hypothèse, conjonction, disjonction, Déduction naturelle... Pour plus d'informations sur ces concepts consulter les articles : Logique mathématique, logique classique.
Induction (logique)L'induction est historiquement le nom utilisé pour signifier un genre de raisonnement qui se propose de chercher des lois générales à partir de l'observation de faits particuliers, sur une base probabiliste. Remarque : Bien qu'associée dans le titre de cet article à la logique, la présentation qui suit correspond surtout à la notion bayésienne, utilisée consciemment ou non, de l'induction.
Raisonnement à partir de casLe raisonnement à partir de cas (RàPC) (nommé en anglais case-based reasoning (CBR)) est un type de raisonnement qui copie le comportement humain qui consiste à faire naturellement appel à l'expérience pour résoudre les problèmes de la vie quotidienne, en se remémorant les situations semblables déjà rencontrées et en les comparant à la situation actuelle pour construire une nouvelle solution qui, à son tour, s’ajoutera à l'expérience. Ce type de raisonnement résout les problèmes en retrouvant des cas analogues dans sa base de connaissances et en les adaptant au cas considéré.
Psychology of reasoningThe psychology of reasoning (also known as the cognitive science of reasoning) is the study of how people reason, often broadly defined as the process of drawing conclusions to inform how people solve problems and make decisions. It overlaps with psychology, philosophy, linguistics, cognitive science, artificial intelligence, logic, and probability theory. Psychological experiments on how humans and other animals reason have been carried out for over 100 years. An enduring question is whether or not people have the capacity to be rational.
Abduction (logique)L'abduction (du latin « abductio » : emmener) est un type de raisonnement consistant à inférer des causes probables à un fait observé. Autrement dit, il s'agit d'établir une cause la plus vraisemblable à un fait constaté et d'affirmer, à titre d'hypothèse de travail, que le fait en question résulte probablement de cette cause. Par exemple, en médecine, l’abduction est utilisée pour faire des diagnostics.
Motivated reasoningMotivated reasoning (motivational reasoning bias) is a cognitive and social response in which individuals, consciously or unconsciously, allow emotion-loaded motivational biases to affect how new information is perceived. Individuals tend to favor evidence that coincides with their current beliefs and reject new information that contradicts them, despite contrary evidence. Motivated reasoning overlaps with confirmation bias. Both favor evidence supporting one's beliefs, at the same time dismissing contradictory evidence.
ÉtudiantUn étudiant ou une étudiante est un mot dérivé du latin studere qui signifie « s'appliquer à apprendre quelque chose ». Cependant, le terme ne s'applique pas à toute personne qui apprend. On le réserve généralement aux personnes intégrées dans un parcours scolaire ou universitaire. Dans la plupart des pays francophones, l'usage du mot « étudiant » est encore plus restreint. Le plus couramment, il désigne les personnes engagées dans un cursus d'enseignement supérieur.
Raisonnement automatisévignette|Visualisation commune du réseau de neurones artificiels avec puce NOTOC Le raisonnement automatisé est un domaine de l'informatique consacré à la compréhension des différents aspects du raisonnement de manière à permettre la création de logiciels qui permettraient aux ordinateurs de « raisonner » de manière automatique, ou presque. Il est considéré habituellement comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, mais possède aussi de fortes connexions avec l'Informatique théorique et même avec la philosophie.
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.
Biais (distorsion)Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive. vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires). Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel.
Biais de confirmationLe biais de confirmation, également dénommé biais de , est le biais cognitif qui consiste à privilégier les informations confirmant ses idées préconçues ou ses hypothèses, ou à accorder moins de poids aux hypothèses et informations jouant en défaveur de ses conceptions, ce qui se traduit par une réticence à changer d'avis. Ce biais se manifeste chez un individu lorsqu'il rassemble des éléments ou se rappelle des informations mémorisées, de manière sélective, les interprétant d'une manière biaisée.
Organisation de représentation étudianteLes organisations de représentation étudiante sont des associations étudiantes qui ont pour but de défendre les intérêts des étudiants et d'exprimer leurs opinions sur la gestion universitaire en général, que ce soit les infrastructures (restauration universitaire, logements étudiants), la stratégie (recherche scientifique) ou la conduite politique (discrimination). Elles sont présentes au niveau intra-universitaire (facultés et université), régional, national et international. Leur structure est en général associative.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
Raisonnement révisableLe raisonnement révisable est un type de raisonnement qui est basé sur des raisons qui sont révisables, elle est opposé à la raison irévisable de la logique déductive. Le raisonnement révisable est un type particulier de raisonnement non-démonstratif, où le raisonnement ne produit pas une démonstration complète, ou finale d'une déclaration, c'est-à-dire, où la faillibilité et la corrigibilité de conclusion sont reconnus. En d'autres mots, le raisonnement révisable produit une déclaration contingente.
Problème de l'inductionLe problème de l'induction est la question philosophique de savoir si le raisonnement inductif conduit à la connaissance, comprise dans le sens philosophique classique, car il met l'accent sur la prétendue absence de justification dans deux cas : Généraliser les propriétés d'une classe d'objets fondée sur des observations de cas particuliers de cette catégorie (par exemple, la conclusion selon laquelle « tous les cygnes que nous avons vus sont blancs, par conséquent, tous les cygnes sont blancs », avant la d
Learning management systemEn technologies de l'information et de la communication, un learning management system (LMS) ou learning support system (LSS) est un logiciel qui accompagne et gère un processus d'apprentissage ou un parcours pédagogique. En français, on parle de « plateforme d'apprentissage », « système de gestion de l'apprentissage », « centre de formation virtuel », « plate-forme e-learning », « formation ouverte et à distance » (FOAD) ou « formation en ligne », et, particulièrement au Québec, d'« environnement numérique d'apprentissage » (ENA).
