Intelligence Artificielle & Apprentissage Automatique
La Provence met à l’honneur l’intelligence artificielle à l’occasion de la mission dédiée lancée par Aix-Marseille Université. Lire l’article : https://www.laprovence.com/article/economie/4953540/intelligence-artificielle-dresser-letat-des-lieux.html
Continue ReadingUne démo par l’équipe du parcours IAAA. Les embeddings de mots sont des représentations réelles et vectorielles (en faible dimension) de mots d’une langue. Ces représentations sont apprises de façon non supervisée avec diverses méthodes généralement basées sur des réseaux de neurones. En utilisant un espace de représentation de dimension 2 on peut visualiser les…
Continue ReadingCette démo (réalisée par l’équipe de développement de Tensorflow) est disponible sur le site de Tensorflow une des plateformes les plus populaires pour programmer des modèles neuronaux et les apprendre en utilisant les capacités des GPUs.
Continue ReadingUne démo par l’équipe du parcours IAAA. Il est possible à l’aide de techniques d’apprentissage statistique d’apprendre des modèles comme celui utilisé ci-dessous pour générer des séquences « aléatoirement ». Il s’agit d’un générateur construit à l’aide d’un réseau de neurones récurrent (RNN). Il est utilisé ici pour générer des phrases aléatoirement mais pas totalement au hasard,…
Continue ReadingUne démo par l’équipe du parcours IAAA. Les CRFs (Conditional Random Fields) sont des modèles statistiques permettant de traiter des données structurées et en particulier des séquences. Cette démonstration montre comme utiliser un modèle de ce type pour réaliser l’étiquetage dit POS (Part Of Speech) d’une phrase. Le ‘étiquetage en POS (ou POS tagging) consiste…
Continue ReadingL’apprentissage machine est évidemment embarqué dans des robots, et avec un rapsberry Pi et deux arduino communiquants, dont l’un embarque un modèle de régression entraîné, des étudiants ont été finalistes ! C’est la Toulouse Robot Race, une compétition annuelle de robots sur 110m avec obstacles, catégories des roulants, des piétons, des volants… Tout le monde…
Continue ReadingUne démo par l’équipe du parcours IAAA. La stratégie Adversarial Learning est une méthode d’apprentissage apparue en 2014 et qui permet d’apprendre à des modèles neuronaux à générer automatiquement des données ressemblant à celles qu’il ont vus en apprentissage. Par exemple, si ils sont entrainés sur des images de visages ils sont capables d’inventer de…
Continue ReadingJournée spéciale du 29 mars 2018 à l’occasion de la publication du rapport Villani: https://www.aiforhumanity.fr/
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