vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010.
L'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.
alt=Salle informatique de la bibliothèque d'Art et d'Archéologie de Genève|vignette|Salle informatique de la bibliothèque d'Art et d'Archéologie de Genève (2017).
L'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.
vignette|Becoming Human sculpture androïde de Christian Ristow. L'adjectif androïde, du grec ancien (« d’homme ») et (« aspect extérieur »), désigne ce qui est de forme humaine.
Le traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications.
A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network.
Knowledge representation and reasoning (KRR, KR&R, KR2) is the field of artificial intelligence (AI) dedicated to representing information about the world in a form that a computer system can use to solve complex tasks such as diagnosing a medical condition or having a dialog in a natural language.
Un ordinateur est un système de traitement de l'information programmable tel que défini par Alan Turing et qui fonctionne par la lecture séquentielle d'un ensemble d'instructions, organisées en programmes, qui lui font exécuter des opérations logiques et arithmétiques.
Ada Lovelace, de son nom complet Augusta Ada King, comtesse de Lovelace, née Ada Byron le à Londres et morte le à Marylebone dans la même ville, est une pionnière de la science informatique.
Google LLC est une entreprise américaine de services technologiques fondée en dans la Silicon Valley, en Californie, par Larry Page et Sergey Brin, créateurs du moteur de recherche Google.
Un 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.
thumb|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.
vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010.
L'intelligence artificielle générative ou IA générative (ou GenAI) est un type de système d'intelligence artificielle (IA) capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites (ou "prompts").
vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010.
Une intelligence artificielle amicale (aussi appelé IA amicale ou IAA) est une intelligence artificielle hypothétique qui aurait un effet positif plutôt que négatif sur l'humanité.
vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010.
Lalignement des intelligences artificielles (ou alignement de l'IA, ou encore problème de l'alignement) est un champ de recherche visant à concevoir des intelligences artificielles (IA) dont les résultats s'orientent vers les objectifs, éthiques ou autres, de leurs concepteurs.
Dans le domaine du jeu vidéo, l'intelligence artificielle est utilisée pour proposer une expérience de jeu de qualité, par exemple en conférant aux personnages non-joueurs un comportement s'approchant de celui de l'être humain, d'une interaction logique, ou en limitant les compétences du programme afin de donner au joueur un sentiment d'équité.
La philosophie de l'intelligence artificielle tente de répondre à des questions telles que : Une machine peut-elle agir intelligemment ? Peut-elle résoudre n'importe quel problème qu'une personne voudrait résoudre par la réflexion ? L'intelligence humaine et l'intelligence artificielle sont-elles fondamentalement les mêmes ? Le cerveau humain est-il analogue à un processus de traitement de l'information ? Une machine peut-elle avoir un esprit ou une conscience similaire à celle de l'humain ? Peut-elle sentir comment les choses sont ? Ces trois questions reflètent les intérêts divergents des chercheurs en intelligence artificielle, des scientifiques cognitifs et des philosophes.
Les risque existentiel ou risque de catastrophe planétaire lié à l'intelligence artificielle générale est un risque d'extinction humaine ou autre catastrophe mondiale irréversible hypothétiquement associé à des progrès substantiels dans l'intelligence artificielle générale (IAG).
L'intelligence artificielle plonge ses racines dans l'Antiquité, mais c'est surtout dans la deuxième partie du qu'elle prit son essor, et qu'une lecture historique devient envisageable.
L'intelligence artificielle faible (en abrégé IA faible) est une intelligence artificielle non-sensible qui se concentre sur une tâche précise.
Séance de cours sur la représentation des connaissances, l'intelligence artificielle et l'inférence logique.
Séance de cours sur la classification des images, l'apprentissage automatique et les physiciens.
Séance de cours sur les réseaux neuronaux graphiques, l'apprentissage automatique et les applications interdisciplinaires.
Séance de cours sur l'intelligence artificielle, les préférences humaines et les considérations éthiques.
Séance de cours sur les réseaux neuronaux, l'intelligence visuelle et l'apprentissage automatique.
Séance de cours sur l'apprentissage profond, le paysage des pertes et la généralisation.
Séance de cours sur les systèmes urbains, la numérisation et la production de données.
Séance de cours sur l’intelligence artificielle, l’apprentissage par renforcement et les modèles génératifs.
Découvrez les principes de gestion des infrastructures urbaines à l'ère des villes intelligentes. L'introduction de technologies urbaines intelligentes dans les infrastructures existantes a déjà entraîné et continuera d'entraîner de nombreux défis et opportunités. Ce cours vous aidera à tirer le meilleur parti de l'introduction de ces technologies intelligentes dans les infrastructures existantes de vos villes.
Article de conférence sur artificial intelligence, legal systems, microeconomics
Article sur basic psychology, psychiatry, machine learning
Thèse EPFL sur machine learning, artificial intelligence, natural language processing
Article de conférence sur algebra, hardware engineering, high-performance computing
Article sur cardiology, machine learning, mechanics
Article sur artificial intelligence, business administration, epistemology
Article de conférence sur signal processing, machine learning, mechanics
Article sur materials science, geology, machine learning
Article de conférence sur machine learning, computer security, software development
Thèse EPFL sur microeconomics, machine learning, finance
