IA — Modèles & Recherche

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Sciences formelles & physiques IA — Modèles & Recherche
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MATRICES ET NUMPY - ML#5

Guillaume Saint-Cirgue
11 min
4/5
MatricesNumPyMachine Learning
Sciences formelles & physiques IA — Modèles & Recherche
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LA RÉGRESSION LINÉAIRE (partie 1/2) - ML#3

Guillaume Saint-Cirgue
11 min
5/5
Régression LinéaireMachine LearningApprentissage Supervisé
Sciences appliquées & ingénierie IA — Modèles & Recherche
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Lecture 23 | MIT 6.832 (Underactuated Robotics), Spring 2019

Conférence 23 | MIT 6.832 (Robotique sous-actionnée), Printemps 2019

MIT OpenCourseWare
84 min
4/5
Apprentissage Par RenforcementRobotiqueContrôle Optimal
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COMMENT FONCTIONNE LE MACHINE LEARNING ?

Guillaume Saint-Cirgue
19 min
4/5
Machine LearningIntelligence ArtificielleApprentissage Supervisé
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Fuzzy & Annotated Semantic Web Languages

Langages du Web sémantique flous et annotés

Umberto Straccia
43 min
4/5
Logique FloueWeb SémantiqueOntologies
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Uncertainty-aware Food Analysis by Deep Learning

Analyse alimentaire consciente de l'incertitude par Deep Learning

Petia Radeva
37 min
4/5
Deep LearningAnalyse D'images AlimentairesIncertitude
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Neuromorphic computing with emerging memory devices

Calcul neuromorphique avec des dispositifs de mémoire émergents

Daniele Ielmini
50 min
4/5
NeuromorphiqueMémoires ÉmergentesRRAM
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Human Authentication Using Facial Cues

Authentification humaine à l'aide d'indices faciaux

Fernando Alonso-Fernandez
40 min
4/5
BiométrieReconnaissance FacialeRégion Périoculaire
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Deep Learning for SPECT, SPECT/CT and PET

Deep Learning pour SPECT, SPECT/CT et PET

Seoul National University nuclear medicine
57 min
4/5
Deep LearningSPECTPET
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Learning Embedding Space for Clustering From Deep Representations

Apprendre l'espace d'intégration pour le regroupement à partir de représentations profondes

Paras Dahal
14 min
4/5
Clustering ProfondAutoencodeurEspace D'embedding
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Backpropagation, intuitively | Deep Learning Chapter 3

Que fait réellement la rétropropagation ? | Chapitre 3, Apprentissage profond

3Blue1Brown (Grant Sanderson)
12 min
5/5
RétropropagationDeep LearningRéseaux De Neurones
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Backpropagation calculus | Deep Learning Chapter 4

Les calculs derrière la rétropropagation | Chapitre 4, Apprentissage profond

3Blue1Brown
10 min
5/5
RétropropagationRéseaux De NeuronesCalcul
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Gradient descent, how neural networks learn | Deep Learning Chapter 2

Descente de gradient, comment les réseaux de neurones apprennent | Chapitre 2, Apprentissage profond

3Blue1Brown
20 min
5/5
Descente De GradientRéseaux De NeuronesApprentissage Profond
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But what is a neural network? | Deep learning chapter 1

Mais, c'est quoi un réseau de neurones ? | Chapitre 1, Apprentissage profond

3Blue1Brown
18 min
5/5
Réseaux De NeuronesDeep LearningApprentissage Automatique
Sciences du vivant & de la nature IA — Modèles & Recherche
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BRAIN 2025, Prof. Terry Sejnowski

BRAIN 2025, Prof. Terry Sejnowski

Prof. Terry Sejnowski
14 min
4/5
BRAIN InitiativeNeurosciencesNeurotechnologie
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Defaul Logic

Logique Defaul

Artificial Intelligence
35 min
4/5
Logique Des DéfautsRaisonnement Non MonotoneIntelligence Artificielle
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Autoepistemc Logic

Logique auto-épistémique

Artificial Intelligence (chaîne)
42 min
4/5
Logique AutoépistémiqueLogique ModaleRaisonnement Non Monotone
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Taxonomies and Inheritance

Taxonomies et héritage

Artificial Intelligence (chaîne)
31 min
4/5
HéritageRéseaux SémantiquesTaxonomie
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Natural Language Semantics

Sémantique du langage naturel

Artificial Intelligence (chaîne)
30 min
4/5
SémantiqueLangage NaturelReprésentation Des Connaissances
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Resource Description Framework (RDF)

Cadre de description des ressources (RDF)

Artificial Intelligence (chaîne)
33 min
4/5
RDFWeb SémantiqueReprésentation Des Connaissances
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English to CD Theory

Théorie de l'anglais au CD

Artificial Intelligence (chaîne)
33 min
4/5
Dépendance ConceptuelleReprésentation Des ConnaissancesAnalyse Sémantique
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Top Down and Bottom Up Reasoning

Raisonnement de haut en bas et de bas en haut

Artificial Intelligence
31 min
4/5
PAMRaisonnementCompréhension De Récits
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Semantic Nets and Frames

Réseaux et cadres sémantiques

Artificial Intelligence (chaîne)
34 min
4/5
Réseaux SémantiquesFramesReprésentation Des Connaissances
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Reification and Abstract Entities

Réification et entités abstraites

Artificial Intelligence (chaîne)
33 min
4/5
RéificationEntités AbstraitesReprésentation Des Connaissances
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Normalisation

Normalisation

Artificial Intelligence
30 min
4/5
Logiques De DescriptionNormalisationSubsomption
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Natural Language Semantics

Sémantique du langage naturel

Artificial Intelligence (chaîne)
31 min
4/5
SémantiqueLangage NaturelDépendance Conceptuelle
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DL: Extensions

DL : Extensions

Artificial Intelligence
32 min
4/5
Logique De DescriptionExpressivitéSubsomption
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DL: ALC

DL : ALC

Artificial Intelligence
30 min
4/5
Logique De DescriptionALCTableau
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Classification

Classification

Artificial Intelligence (chaîne)
31 min
4/5
Logique De DescriptionClassificationTaxonomie
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CD Theory (contd)

Théorie CD (suite)

Artificial Intelligence
32 min
4/5
Représentation Des ConnaissancesDépendance ConceptuelleTraitement Du Langage Naturel
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Backward Chaining

Chaînage arrière

Artificial Intelligence
36 min
4/5
Chaînage ArrièreLogique De Premier OrdreProgrammation Logique
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ALC examples

exemples ALC

Artificial Intelligence
27 min
4/5
Logique De DescriptionALCMéthode Des Tableaux
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A-box reasoning

Raisonnement A-box

Artificial Intelligence
36 min
4/5
Logiques De DescriptionRaisonnement A-BoxOntologies