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.
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.
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.
Scale-invariant feature transform[[Fichier:Matching of two images using the SIFT method.jpg|thumb|right|alt=Exemple de mise en correspondance de deux images par la méthode SIFT : des lignes vertes relient entre eux les descripteurs communs à un tableau et une photo de ce même tableau, de moindre qualité, ayant subi des transformations. |Exemple de résultat de la comparaison de deux images par la méthode SIFT (Fantasia ou Jeu de la poudre, devant la porte d’entrée de la ville de Méquinez, par Eugène Delacroix, 1832).
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.
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.
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 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.
Corner detectionCorner detection is an approach used within computer vision systems to extract certain kinds of features and infer the contents of an image. Corner detection is frequently used in motion detection, , video tracking, image mosaicing, panorama stitching, 3D reconstruction and object recognition. Corner detection overlaps with the topic of interest point detection. A corner can be defined as the intersection of two edges. A corner can also be defined as a point for which there are two dominant and different edge directions in a local neighbourhood of the point.
PanoramaUn panorama (mot anglais du , lui-même formé à partir des mots de grec ancien pan ou « παν », tout, et horama ou « ὅραμα », spectacle) est une vue en largeur d'un espace physique. Dans le langage courant, cela veut généralement dire une vue d'un objectif grand angle, que ce soit en photographie, en dessin, en peinture ou au cinéma. Le nom de la figure de panoramique au cinéma dérive du panorama. La plupart des appareils photo numériques ont une option « panoramique assisté » qui permet de prendre la photo suivante avec une partie de la photo précédente visible sur l'écran LCD.
Interface utilisateurL’interface utilisateur est un dispositif matériel ou logiciel qui permet à un usager d'interagir avec un produit informatique. C'est une interface informatique qui coordonne les interactions homme-machine, en permettant à l'usager humain de contrôler le produit et d'échanger des informations avec le produit. Parmi les exemples d’interface utilisateur figurent les aspects interactifs des systèmes d’exploitation informatiques, des logiciels informatiques, des smartphones et, dans le domaine du design industriel, les commandes des opérateurs de machines lourdes et les commandes de processus.
Physical neural networkA physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.
Interactions homme-machinethumb|Personne plongée dans la réalité virtuelle grâce à un visiocasque et un gant électronique. thumb|L'interface homme-machine d'un des ordinateurs de bord des missions Apollo. L'interaction Homme-machine (ou interaction humain-machine), appelée IHM, s’intéresse à la conception et au développement de systèmes interactifs en prenant en compte ses impacts sociétaux et éthiques. Les humains interagissent avec les ordinateurs qui les entourent et cette interaction nécessite des interfaces qui facilitent la communication entre l'humain et la machine.
Bonnes pratiques pour l'IHMOn appelle les bonnes pratiques pour l'IHM (interaction homme-machine, ou en anglais HIG pour human interface guidelines) les lignes directrices que doivent suivre les développeurs dans la production d'un logiciel pour respecter la cohérence de l'aspect et des fonctions des différentes interfaces graphiques destinées à un certain système d'exploitation ou environnement graphique. Ces règles de conduites sont exposées sous forme de recommandations par l'éditeur du système d'exploitation.
Text-to-image modelA text-to-image model is a machine learning model which takes an input natural language description and produces an image matching that description. Such models began to be developed in the mid-2010s, as a result of advances in deep neural networks. In 2022, the output of state of the art text-to-image models, such as OpenAI's DALL-E 2, Google Brain's , StabilityAI's Stable Diffusion, and Midjourney began to approach the quality of real photographs and human-drawn art.
Harris affine region detectorIn the fields of computer vision and , the Harris affine region detector belongs to the category of feature detection. Feature detection is a preprocessing step of several algorithms that rely on identifying characteristic points or interest points so to make correspondences between images, recognize textures, categorize objects or build panoramas. The Harris affine detector can identify similar regions between images that are related through affine transformations and have different illuminations.
AutomationL'automation consiste à utiliser les services d'un logiciel dans une application informatique. L'automation peut donc être considérée comme une procédure d'automatisation. En informatique musicale, dans un séquenceur, l'automation consiste à programmer des changements de réglages pendant la lecture d'un morceau, comme la variation de volume d'une piste audio. Cette mise en place peut se faire par mimétisme : le logiciel enregistre en temps réel des mouvements venant de l'utilisateur pour les reproduire lors des prochaines exécutions du morceau.
SystèmeUn système est un ensemble d' interagissant entre eux selon certains principes ou règles. Par exemple une molécule, le système solaire, une ruche, une société humaine, un parti, une armée etc. Un système est déterminé par : sa frontière, c'est-à-dire le critère d'appartenance au système (déterminant si une entité appartient au système ou fait au contraire partie de son environnement) ; ses interactions avec son environnement ; ses fonctions (qui définissent le comportement des entités faisant partie du système, leur organisation et leurs interactions) ; Certains systèmes peuvent également avoir une mission (ses objectifs et sa raison d'être) ou des ressources, qui peuvent être de natures différentes (humaine, naturelle, matérielle, immatérielle.
Deeplearning4jEclipse Deeplearning4j is a programming library written in Java for the Java virtual machine (JVM). It is a framework with wide support for deep learning algorithms. Deeplearning4j includes implementations of the restricted Boltzmann machine, deep belief net, deep autoencoder, stacked denoising autoencoder and recursive neural tensor network, word2vec, doc2vec, and GloVe. These algorithms all include distributed parallel versions that integrate with Apache Hadoop and Spark.
Conception centrée sur l'utilisateurLa conception centrée sur l'utilisateur ou conception orientée utilisateur (UCD, user-centered design en anglais) est une philosophie et une démarche de conception surtout présente en ergonomie informatique, où les besoins, les attentes et les caractéristiques propres des utilisateurs finaux sont pris en compte à chaque étape du processus de développement d'un produit. La norme ISO 9241-210 qui annule et remplace la norme ISO 13407 définit sept ensembles de pratique de base pour mettre en œuvre le processus de conception centrée sur l'utilisateur.
