Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Enseignement des langues étrangèresL’enseignement des langues étrangères est abordé de façons diverses selon les époques, les pays, les enseignants et les méthodes mobilisées. Il peut être individuel, collectif ou se pratiquer en immersion. Aux États-Unis, l'apprentissage d'une langue étrangère est de mise dans la plupart des établissements, tout particulièrement au lycée. Cependant, l'étude d'une deuxième langue étrangère n'est pas obligatoire. Certaines universités exigent la connaissance d'une langue étrangère pour obtenir un B.A. ou un B.
École de langueUne école de langue est une école dont l'objectif principal est l’apprentissage et la pratique d'une langue étrangère. L'enseignement des langues répond à des besoins divers qui vont de l'aide à l'intégration d'un étranger au simple partage de culture en passant par la nécessité professionnelle. Selon les buts et les moyens engagés, l'enseignement d'une langues peut être prise en charge par un État (alliance française, Goethe-Institut) ou par des associations plus moins bénévoles (École Diwan, enseignement gratuit de l'anglais par les mormons).
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.
English as a second or foreign languageEnglish as a second or foreign language is the use of English by speakers with different native languages. Language education for people learning English may be known as English as a foreign language (EFL), English as a second language (ESL), English for speakers of other languages (ESOL), English as an additional language (EAL), or English as a New Language (ENL). The aspect in which EFL is taught is referred to as teaching English as a foreign language (TEFL), teaching English as a second language (TESL) or teaching English to speakers of other languages (TESOL).
Langue étrangèreUne langue étrangère est une langue qui n'est pas la langue maternelle d'une personne ou d'un individu, si bien qu'elle doit en faire l'apprentissage pour pouvoir la maîtriser. Ceci peut se faire de différentes manières : par la voie scolaire, par des cours, des stages ou des formations à l'âge adulte, par des manuels ou des méthodes multimédia, par le bain linguistique, etc. Certains enfants apprennent les langues de leurs deux parents, si ceux-ci n'ont pas la même langue natale (L1) : ces enfants sont bilingues.
Teaching English as a second or foreign languageTeaching English as a foreign language (TEFL), Teaching English as a second language (TESL) or Teaching English to speakers of other languages (TESOL) are terms that refer to teaching English to students whose first language is not English. The terms TEFL, TESL, and TESOL distinguish between a class's location and student population. TEFL describes English language programs that occur in countries where English is not the primary language. TEFL programs may be taught at a language school or with a tutor.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
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.
Langue secondeLa notion de langue seconde a deux interprétations principales. L’une provient de la sociolinguistique anglo-saxone, conformément à laquelle une langue seconde est simplement une langue acquise chronologiquement juste après la première, c’est-à-dire après la langue maternelle. Selon une autre interprétation, la notion de langue seconde est englobée dans celle de langue étrangère au sens où c’est une langue autre que la langue maternelle mais se distingue de la langue étrangère par son statut social et, éventuellement, juridique.
Reconnaissance optique de caractèresvignette|Vidéo montrant un processus de reconnaissance optique de caractères effectué en direct grâce à un scanner portable. La reconnaissance optique de caractères (ROC, ou OCR pour l'anglais optical character recognition), ou océrisation, désigne les procédés informatiques pour la traduction d'images de textes imprimés ou dactylographiés en fichiers de texte. Un ordinateur réclame pour l'exécution de cette tâche un logiciel d'OCR.
Reconnaissance de l'écriture manuscriteLa reconnaissance de l’écriture manuscrite (en anglais, handwritten text recognition ou HTR) est un traitement informatique qui a pour but de traduire un texte écrit en un texte codé numériquement. Il faut distinguer deux reconnaissances distinctes, avec des problématiques et des solutions différentes : la reconnaissance en-ligne ; la reconnaissance hors-ligne. La reconnaissance de l’écriture manuscrite fait appel à la reconnaissance de forme, mais également au traitement automatique du langage naturel.
Highway networkIn machine learning, the Highway Network was the first working very deep feedforward neural network with hundreds of layers, much deeper than previous artificial neural networks. It uses skip connections modulated by learned gating mechanisms to regulate information flow, inspired by Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural networks. The advantage of a Highway Network over the common deep neural networks is that it solves or partially prevents the vanishing gradient problem, thus leading to easier to optimize neural networks.
Acquisition des langues étrangèresL’acquisition des langues étrangères est une science humaine appliquée qui réunit des aspects théoriques de la psychologie et de la linguistique. L'objet de cette discipline est, l'étude des facteurs influençant l'acquisition d'une langue seconde ou langue étrangère ; ces différents facteurs étant linguistiques, cognitifs et socio-psychologiques. Les principaux points du domaine sont : Le rôle de la langue maternelle dans l'apprentissage d'une langue seconde. L'acquisition d'une langue seconde pour un sourd.
Cible (marketing)A target market, also known as serviceable obtainable market (SOM), is a group of customers within a business's serviceable available market at which a business aims its marketing efforts and resources. A target market is a subset of the total market for a product or service. The target market typically consists of consumers who exhibit similar characteristics (such as age, location, income or lifestyle) and are considered most likely to buy a business's market offerings or are likely to be the most profitable segments for the business to service by OCHOM Once the target market(s) have been identified, the business will normally tailor the marketing mix (4 Ps) with the needs and expectations of the target in mind.
Language pedagogyLanguage pedagogy is the discipline concerned with the theories and techniques of teaching language. It has been described as a type of teaching wherein the teacher draws from their own prior knowledge and actual experience in teaching language. The approach is distinguished from research-based methodologies. There are several methods in language pedagogy but they can be classified into three: structural, functional, and interactive. Each of these encompasses a number of methods that can be utilised in order to teach and learn languages.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
