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.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Reconfigurable computingReconfigurable computing is a computer architecture combining some of the flexibility of software with the high performance of hardware by processing with very flexible high speed computing fabrics like field-programmable gate arrays (FPGAs). The principal difference when compared to using ordinary microprocessors is the ability to make substantial changes to the datapath itself in addition to the control flow. On the other hand, the main difference from custom hardware, i.e.
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 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 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.
Système sur une pucethumb|Puce ARM Exynos sur le smartphone Nexus S de Samsung. Un système sur une puce, souvent désigné dans la littérature scientifique par le terme anglais (d'où son abréviation SoC), est un système complet embarqué sur un seul circuit intégré (« puce »), pouvant comprendre de la mémoire, un ou plusieurs microprocesseurs, des périphériques d'interface, ou tout autre composant nécessaire à la réalisation de la fonction attendue.
Parallélisme (informatique)vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.
Réseau sur une puceNetwork-on-Chip ou Network-on-a-Chip (NoC or NOC) ou en français réseau sur une puce est une technique de conception du système de communication entre les cœurs sur les System on Chip (SoC). Les NoCs peuvent passer dans les domaines d'horloge synchrone ou asynchrone ou bien utiliser une logique de circuit asynchrone sans horloge. Le NoC applique les théories et méthodes de réseau aux communications à l'intérieur d'une puce et permet ainsi l'amélioration des performances par rapport aux interconnexions de bus et commutateur matriciel conventionnelles.
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.
Application-specific integrated circuitvignette|Un ASIC. Un ASIC (acronyme de l'anglais application-specific integrated circuit, littéralement « circuit intégré propre à une application ») est un circuit intégré spécialisé. En général, il regroupe sur la même puce un ou sur mesure. thumb|Autre exemple de puce ASIC. L'intérêt de l'intégration est de réduire les coûts de production et d'augmenter la fiabilité. Avantage pour le maître d'œuvre : un contrôle total du produit et un coût de production réduit.
Multi-chip moduleA multi-chip module (MCM) is generically an electronic assembly (such as a package with a number of conductor terminals or "pins") where multiple integrated circuits (ICs or "chips"), semiconductor dies and/or other discrete components are integrated, usually onto a unifying substrate, so that in use it can be treated as if it were a larger IC. Other terms for MCM packaging include "heterogeneous integration" or "hybrid integrated circuit".
TensorFlowTensorFlow est un outil open source d'apprentissage automatique développé par Google. Le code source a été ouvert le par Google et publié sous licence Apache. Il est fondé sur l'infrastructure DistBelief, initiée par Google en 2011, et est doté d'une interface pour Python, Julia et R TensorFlow est l'un des outils les plus utilisés en IA dans le domaine de l'apprentissage machine. À partir de 2011, Google Brain a développé un outil propriétaire d'apprentissage automatique fondé sur l'apprentissage profond.
Station audionumériquevignette|Station audionumérique Une station audionumérique (acronyme DAW, de l'anglais Digital Audio Workstation) désigne une station de travail basée sur des composants optimisés pour le pilotage, l'acquisition et le traitement numérique du son. Les stations audionumériques sont conçues pour enregistrer, éditer, manipuler, créer et lire des contenus MIDI et audionumériques. Le concept a évolué avec l'importance prise par l'informatique distribuée au travers de protocoles standards de l'internet.
PSoCPSoC est l'acronyme de Programmable System on Chip, système électronique propriétaire de Cypress. Les circuits PSoC ont été introduits par Cypress au début des années 2000 et sont conçus pour remplacer à la fois le microcontrôleur et les circuits périphériques d'un système embarqué.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Ingénieur du sonLe terme ingénieur du son est un terme générique qui peut s'appliquer à des métiers différents, avec des qualifications spécifiques. L'ingénieur du son a pour fonction d'assurer la gestion du son dans différents secteurs d'activité : cinéma (nommé généralement chef-opérateur du son) ; musique ; radio ; télévision ; sonorisation (concerts) ; spectacle vivant ; jeu vidéo. Un ingénieur du son conçoit, fabrique et opère les outils de captation et d'enregistrement pour enregistrer et mixer des programmes sonores aux moyens de machines réelles et virtuelles.
Key managementKey management refers to management of cryptographic keys in a cryptosystem. This includes dealing with the generation, exchange, storage, use, crypto-shredding (destruction) and replacement of keys. It includes cryptographic protocol design, key servers, user procedures, and other relevant protocols. Key management concerns keys at the user level, either between users or systems. This is in contrast to key scheduling, which typically refers to the internal handling of keys within the operation of a cipher.
Field-programmable gate arrayA field-programmable gate array (FPGA) is an integrated circuit designed to be configured after manufacturing. The FPGA configuration is generally specified using a hardware description language (HDL), similar to that used for an application-specific integrated circuit (ASIC). Circuit diagrams were previously used to specify the configuration, but this is increasingly rare due to the advent of electronic design automation tools. FPGAs contain an array of programmable logic blocks, and a hierarchy of reconfigurable interconnects allowing blocks to be wired together.
Modèle OSILe modèle OSI (de l'anglais Open Systems Interconnection) est une norme de communication, en réseau, de tous les systèmes informatiques. C'est un modèle de communications entre ordinateurs proposé par l'ISO (Organisation internationale de normalisation) qui décrit les fonctionnalités nécessaires à la communication et l'organisation de ces fonctions.
