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  2. Les cinq saisons de l'intelligence artificielle. 3/5, Dotés d'une mémoire, les réseaux de neurones artificiels renaissent
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Les cinq saisons de l'intelligence artificielle. 3/5, Dotés d'une mémoire, les réseaux de neurones artificiels renaissent
de David Larousserie
In Le Monde (Paris. 1944), 22877 (01/08/2018), p.18
Présentation des avancées techniques de l'intelligence artificielle (IA) dans les années 1980 et 1990 : le regain d'intérêt pour les réseaux de neurones artificiels ; les figures importantes de l'intelligence artificielle en France, Françoise Soulié-Fogelman, Léon Botou, Yann LeCun et dans le laboratoire Bell Labs aux Etats-Unis avec Larry Jackel ; le développement des conférences NIPS et des congrès pour réunir cette communauté de chercheurs, les avancées scientifiques de ces années comme la rétropropagation du gradient, l'utilisation de la convolution pour améliorer la reconnaissance des images, l'ajout d'une mémoire aux réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage par renforcement.
Larousserie David. « Les cinq saisons de l'intelligence artificielle. 3/5, Dotés d'une mémoire, les réseaux de neurones artificiels renaissent » in Le Monde (Paris. 1944), 22877 (01/08/2018), p.18.
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Les cinq saisons de l'intelligence artificielle. 3/5, Dotés d'une mémoire, les réseaux de neurones artificiels renaissent

    Dans le périodique : Le Monde (Paris. 1944), n°22877 (01/08/2018)
  • Auteur : David Larousserie
    • Pages : p.18
    • Langues : Français
    • Nature du document : documentaire
    • Résumé :

      Présentation des avancées techniques de l'intelligence artificielle (IA) dans les années 1980 et 1990 : le regain d'intérêt pour les réseaux de neurones artificiels ; les figures importantes de l'intelligence artificielle en France, Françoise Soulié-Fogelman, Léon Botou, Yann LeCun et dans le laboratoire Bell Labs aux Etats-Unis avec Larry Jackel ; le développement des conférences NIPS et des congrès pour réunir cette communauté de chercheurs, les avancées scientifiques de ces années comme la rétropropagation du gradient, l'utilisation de la convolution pour améliorer la reconnaissance des images, l'ajout d'une mémoire aux réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage par renforcement.

    • Descripteurs : intelligence artificielle

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