Experiential learningExperiential learning (ExL) is the process of learning through experience, and is more narrowly defined as "learning through reflection on doing". Hands-on learning can be a form of experiential learning, but does not necessarily involve students reflecting on their product. Experiential learning is distinct from rote or didactic learning, in which the learner plays a comparatively passive role. It is related to, but not synonymous with, other forms of active learning such as action learning, adventure learning, free-choice learning, cooperative learning, service-learning, and situated learning.
Reconnaissance gestuelleGesture recognition is a topic in computer science and language technology with the goal of interpreting human gestures via mathematical algorithms. It is a subdiscipline of computer vision. Gestures can originate from any bodily motion or state, but commonly originate from the face or hand. Focuses in the field include emotion recognition from face and hand gesture recognition since they are all expressions. Users can make simple gestures to control or interact with devices without physically touching them.
Motion controllerIn video games and entertainment systems, a motion controller is a type of game controller that uses accelerometers or other sensors to track motion and provide input. Motion controllers using accelerometers are used as controllers for video games, which was made more popular since 2006 by the Wii Remote controller for Nintendo's Wii console, which uses accelerometers to detect its approximate orientation and acceleration, and serves an image sensor, so it can be used as a pointing device.
Simulation de phénomènesLa simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.
Mouvement LGBTvignette|Marche des fiertés à Toulouse, en France. Le mouvement lesbien, gay, bisexuel, transgenre, queer et intersexe (LGBTQI+) désigne l'ensemble des mouvements et actions individuelles ou collectives visant à améliorer les conditions de vie des minorités sexuelles et de genre, notamment celles qui relèvent de l'homosexualité masculine, du lesbianisme, de la bisexualité, de la transidentité, de l'intersexuation, de la non-binarité, et de toute autre identité queer de façon générale.
Observational learningObservational learning is learning that occurs through observing the behavior of others. It is a form of social learning which takes various forms, based on various processes. In humans, this form of learning seems to not need reinforcement to occur, but instead, requires a social model such as a parent, sibling, friend, or teacher with surroundings. Particularly in childhood, a model is someone of authority or higher status in an environment.
Mouvement socialLa notion de mouvement social est définie de manière différente selon les disciplines. En histoire, il s'agit de l'ensemble des événements au cours desquels certains groupes (comme des classes sociales) cherchent à modifier l'organisation de la société en fonction de leurs idéaux : répartition des richesses et du pouvoir politique, progrès social. En politique, et par métonymie, un mouvement social est une somme d'actions qui veulent la concrétisation de cette volonté de progrès social. On parle parfois de mouvement politique.
Probabilistic logic networkA probabilistic logic network (PLN) is a conceptual, mathematical and computational approach to uncertain inference; inspired by logic programming, but using probabilities in place of crisp (true/false) truth values, and fractional uncertainty in place of crisp known/unknown values. In order to carry out effective reasoning in real-world circumstances, artificial intelligence software must robustly handle uncertainty.
Logique probabilisteProbabilistic logic (also probability logic and probabilistic reasoning) involves the use of probability and logic to deal with uncertain situations. Probabilistic logic extends traditional logic truth tables with probabilistic expressions. A difficulty of probabilistic logics is their tendency to multiply the computational complexities of their probabilistic and logical components. Other difficulties include the possibility of counter-intuitive results, such as in case of belief fusion in Dempster–Shafer theory.
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.
Cartographie et localisation simultanéesvignette|Une carte générée par le robot Darmstadt. La localisation et cartographie simultanées, connue en anglais sous le nom de SLAM (simultaneous localization and mapping) ou CML (concurrent mapping and localization), consiste, pour un robot ou véhicule autonome, à simultanément construire ou améliorer une carte de son environnement et de s’y localiser. La plupart des robots industriels sont fixes et effectuent des tâches dans un environnement connu.
Predictive modellingPredictive modelling uses statistics to predict outcomes. Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unknown event, regardless of when it occurred. For example, predictive models are often used to detect crimes and identify suspects, after the crime has taken place. In many cases, the model is chosen on the basis of detection theory to try to guess the probability of an outcome given a set amount of input data, for example given an email determining how likely that it is spam.
