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  1. Oct 2024
  2. learninglab.gitlabpages.inria.fr learninglab.gitlabpages.inria.fr
    1. Aujourd’hui, grâce aux progrès scientifiques, l’IA est de plus en plus présente mais reste principalement utilisée pour effectuer des tâches techniques spécifiques pour lesquelles elle est programmée. Dépourvue d’émotion, elle ne peut improviser ni faire preuve de créativité.Cependant, il est crucial de souligner que nous, en tant qu'êtres humains, devons exercer un contrôle éthique sur l'utilisation de ces technologies. Comprendre le fonctionnement de l'intelligence artificielle devient ainsi essentiel pour une utilisation responsable, dans le but de façonner un avenir où elle contribue positivement à notre société.

      Introduire l'activité proposée en conclusion. Présentation existante sur le MOOC AI4T : https://inrialearninglab.github.io/ai4t//fr/1-Mooc/module-2-what-is-meant-by-ai/2-2-what-is-artificial-intelligence-actually/2-2-2-a-brief-history-of-ai.html

    2. Article d'Olivier Ezratty : Que devient l’IA symbolique ? L'IA généraliste est la prochaine étape stratégique de la recherche en IA. Il est nécessiare de rapprocher l'IA symbolique et l'IA connexionniste. Consultez l'article en cliquant sur ce lien : https://www.frenchweb.fr/que-devient-lia-symbolique/322592

      Sauf si Frédéric Alexandre y tient, je ne mettrais pas cet article car : 1- il date de 2018 2- il est un peu trop complexe à ce stade d’apprentissage sur l'IA A mon avis: remplacer par les vidéos flowers du précédent chapitre qui sont plus pertinentes pour ce chapitre 3 (comment ça marche), je trouve.

    3. Dans notre monde moderne, les algorithmes sont omniprésents, de la recommandation de contenu sur les réseaux sociaux à la reconnaissance faciale. Ils sont devenus des outils essentiels pour traiter automatiquement l'information, agissant comme des recettes de cuisine pour les machines. En informatique, les algorithmes sont fondamentaux pour le traitement des données. Deux principales approches tentent de simuler l'intelligence humaine : l'approche symbolique et l'approche numérique. L'approche symbolique En prenant l'exemple de la programmation d'un robot de cuisine pour faire un pot-au-feu, l'approche symbolique repose sur une logique et des connaissances préalables. Un expert peut expliciter une série de règles et de principes, offrant des techniques avancées avec des raisonnements complexes.Historiquement, l’approche symbolique, plus ancienne, formalise les connaissances sous forme d’ontologies, c’est-à-dire d’organisations structurées de connaissances qui permettent de représenter leurs relations et leurs dépendances et de les utiliser ensuite pour raisonner ou chercher de l’information.   L'approche numérique En revanche, l'approche numérique se base sur des données et l'apprentissage. En observant diverses personnes préparer des pots-au-feu, des règles générales sont déduites par une analyse statistique, offrant une solution moins explicite mais plus flexible et adaptative.L'approche numérique, plus récente, utilise donc des réseaux de neurones artificiels pour des tâches comme la transcription automatique ou la reconnaissance d'objets. Ces approches permettent aux machines d'accomplir des tâches intelligentes, la première formalisant les connaissances tandis que la seconde apprend à partir de données. La recherche actuelle explore des moyens de combiner ces deux approches.

      Est-ce que ce serait pas plus facile de retenir l'essentiel en structurant les idées comme suit (adaptations en gras) :

      1- L'IA utilise des algorithmes

      Dans le monde de l'IA, les algorithmes sont omniprésents, de la recommandation de contenu sur les réseaux sociaux à la reconnaissance faciale. Ils sont devenus des outils essentiels pour traiter automatiquement l'information, agissant comme des recettes de cuisine pour les machines. [supprimer : En informatique, les algorithmes sont fondamentaux pour le traitement des données.]

      2- La simulation de l'intelligence humaine utilise 2 approches : * L'approche symbolique [avec possibilité de déplier] * L'approche numérique [avec possibilité de déplier]

      3- Ces approches permettent aux machines d'accomplir des tâches intelligentes, la première formalisant les connaissances tandis que la seconde apprend à partir de données. La recherche actuelle explore des moyens de combiner ces deux approches.

    4. Des activités pour découvrir la programmation créative : Algorithme, machine, langage, programme ? (Class'Code)

      Comme précédemment : visibilité en gras du titre , emoji pour le type de ressource

    5. En résumé, l'intelligence artificielle a connu une expansion fulgurante, quittant les laboratoires pour intégrer nos foyers grâce à l'augmentation des données disponibles, la puissance de calcul des ordinateurs et l'amélioration des algorithmes. Ses applications touchent désormais tous les aspects de la société, des domaines traditionnels comme la finance et la médecine jusqu'à nos objets quotidiens tels que les appareils photo et les enceintes connectées.

      Mise en forme à structurer pour faciliter la lecture et mémorisation : Faire une liste à puces pour l'énumération des progrès Faire un saut de ligne pour le 2eme paragraphe

    6. Liens complémentaires: Plutôt que le gras sur le mot vidéo, trouver un titre aux vidéos et mettre le mettre en gras. Il est aussi possible de mettre des émoji si vous voulez identifier le type de ressource.

    7. Objectifs: A la fin du parcours, sait-on répondre à la question : "Quels sont les différents types d'intelligence ?" et l'atteinte de cet objectif est-il évalué ? Si non, se limiter au second objectif. Ou bien poser une question sur les différentes formes d'intelligence humaine mentionnées la vidéo.

      Résumé / Transcription (bonne idée le déplié) : Mise en forme du texte à revoir pour cohérence des paragraphes et idées. Par exemple: "pour les meilleurs d'entre nous.

      ce sont nos fonctions cognitives."

      Question: Nickel pour toutes les explications à la suite de la question.

      A retenir et ressources complémentaires:<br /> Suggestion pour utilisation du gras : mettre en gras ce qui est le plus important plutôt que des mots isolés. Donc les 1eres phrases de l'IA et IB uniquement et les titres des articles avec leur auteur.

      Pour la ressource complémentaire dont l'autrice est M. Romero, je n'avais pas compris la mention de Thierry et Pascal en gras comme l'autrice. Je mettrais qq chose comme ça juste avant le texte de Margarida: "Introduction de l'article par Pascal Guitton & Thierry Viéville." sans mettre de gras sur leurs noms.

    8. Pour le titre, je pense qu'un titre plus restrictif serait plus juste. Par exemple : "C'est quoi l'IA ?" car la découverte pourrait laisser imaginer qu'on va plus loin que ce qui est présenté.

    9. Pour le résumé, je pense qu'il donne une description plus large que ce que couvre l'ePoc (il ne va pas tout à fait jusqu'à la compréhension des courants et méthodes).

      Peut-être profiter du résumé pour préciser qu'on se limite ici à la notion d'IA, ce qu'on entend par IA par rapport à inintelligence biologique, où trouve-t-on de l'IA, et ses principales approches.

      C'est déjà important de savoir l'identifier et d'avoir une 1ere idée de ses approches de base.

  3. May 2021
    1. d) a Python dictionary is returned containing a key/value containing a NumPy array with 5 scores computed on the train sets e) a Python dictionary is returned containing a key/value containing a NumPy array with 5 scores computed on the test sets

      A post in the forum suggested to emphase the "train sets" and "test sets" terms in Quiz M1.02 question3 answers. They are now displayed as bold characters in FUN.