Titre :	De l'intelligence humaine à l'intelligence artificielle
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Martial Mermillod, Auteur
Editeur :	Louvain-la-Neuve : De Boeck Supérieur
Année de publication :	2024
Importance :	1 vol. (207 p.)
Présentation :	ill.
Format :	24 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-8073-5898-0
Prix :	24,90 EUR
Note générale :	Bibliogr. p. 197-202. Glossaire Diffusé en France
Langues :	Français (fre)
Mots-clés :	Intelligence artificielle  Sciences cognitives  Intelligence  Apprentissage profond  Réseaux neuronaux (informatique)  Neurosciences cognitives  Réseaux neuronaux (ordinateur)  Métacognition  Éthique
Index. décimale :	004.8 Intelligence artificielle
Résumé :	Un voyage au coeur des mécanismes d'apprentissage des IA. Une révolution sans précédent a lieu depuis une décennie dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), affectant de nombreuses disciplines, dont les sciences humaines. Des IA de plus en plus performantes et efficaces sont développées à l'image des réseaux de neurones du cerveau humain grâce au Deep Learning, même si l'origine bio-inspirée de celui-ci est mal connue. Comment fonctionnent ces IA ? Quelles sont les nouvelles formes de réseaux de neurones artificiels en cours de développement et quels en sont les perspectives et enjeux éthiques ? Ce livre aborde : les origines de cette révolution ; les principes fondamentaux des réseaux de neurones artificiels (les différentes techniques, leurs succès, limites et implications) ; une réflexion sur l'inspiration que l'intelligence humaine apporte à l'IA et sur la possible émergence d'une IA consciente.
Note de contenu :	P. 9. Introduction P. 11. Chapitre 1. Le commencement P. 23. Chapitre 2. Les réseaux de neurones biologiques P. 31. Chapitre 3. Le premier réseau de neurones artificiels : le perceptron P. 45. Chapitre 4. Du perceptron au perceptron multicouches P; 81. Chapitre 5. Du perceptron multicouche au Deep Learning P. 95. Chapitre 6. Avantages des systèmes parallèles/distribués P. 113. Chapitre 7. Développement actuels et perpectives du Deep Learning P. 133. Chapitre 8. L'intelligence humaine peut-elle encore améliorer l'IA P. 151. Chapitre 9. Vers des IA conscientes ? P. 171. Chapitre 10. Limites et perspectives P. 187. Chapitre 11. Conclusion
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=121966

De l'intelligence humaine à l'intelligence artificielle [texte imprimé] / Martial Mermillod, Auteur . - Louvain-la-Neuve : De Boeck Supérieur, 2024 . - 1 vol. (207 p.) : ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-8073-5898-0 : 24,90 EUR
Bibliogr. p. 197-202. Glossaire
Diffusé en France
Langues : Français (fre)

Mots-clés :	Intelligence artificielle  Sciences cognitives  Intelligence  Apprentissage profond  Réseaux neuronaux (informatique)  Neurosciences cognitives  Réseaux neuronaux (ordinateur)  Métacognition  Éthique
Index. décimale :	004.8 Intelligence artificielle
Résumé :	Un voyage au coeur des mécanismes d'apprentissage des IA. Une révolution sans précédent a lieu depuis une décennie dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), affectant de nombreuses disciplines, dont les sciences humaines. Des IA de plus en plus performantes et efficaces sont développées à l'image des réseaux de neurones du cerveau humain grâce au Deep Learning, même si l'origine bio-inspirée de celui-ci est mal connue. Comment fonctionnent ces IA ? Quelles sont les nouvelles formes de réseaux de neurones artificiels en cours de développement et quels en sont les perspectives et enjeux éthiques ? Ce livre aborde : les origines de cette révolution ; les principes fondamentaux des réseaux de neurones artificiels (les différentes techniques, leurs succès, limites et implications) ; une réflexion sur l'inspiration que l'intelligence humaine apporte à l'IA et sur la possible émergence d'une IA consciente.
Note de contenu :	P. 9. Introduction P. 11. Chapitre 1. Le commencement P. 23. Chapitre 2. Les réseaux de neurones biologiques P. 31. Chapitre 3. Le premier réseau de neurones artificiels : le perceptron P. 45. Chapitre 4. Du perceptron au perceptron multicouches P; 81. Chapitre 5. Du perceptron multicouche au Deep Learning P. 95. Chapitre 6. Avantages des systèmes parallèles/distribués P. 113. Chapitre 7. Développement actuels et perpectives du Deep Learning P. 133. Chapitre 8. L'intelligence humaine peut-elle encore améliorer l'IA P. 151. Chapitre 9. Vers des IA conscientes ? P. 171. Chapitre 10. Limites et perspectives P. 187. Chapitre 11. Conclusion
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