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.
Encoding (memory)Memory has the ability to encode, store and recall information. Memories give an organism the capability to learn and adapt from previous experiences as well as build relationships. Encoding allows a perceived item of use or interest to be converted into a construct that can be stored within the brain and recalled later from long-term memory. Working memory stores information for immediate use or manipulation, which is aided through hooking onto previously archived items already present in the long-term memory of an individual.
HypermétropieL'hypermétropie (du grec ὑπέρ hyper « sur » et ὤψ ōps « vue ») est un trouble de la vision opposé à la myopie. Il est caractérisé par le fait que l'œil au repos possède un point focal optique en arrière de la rétine. Une forte accommodation peut être nécessaire pour former une image nette sur la rétine, pouvant entraîner une fatigue visuelle. La modification de la trajectoire des rayons lumineux à l'aide de verres correcteurs, de lentilles de contact ou d'une chirurgie réfractive sont des moyens de correction de l'hypermétropie.
Neurosciences computationnellesLes neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
