INF4230 – Intelligence Artificielle Réseaux de neurones artificielles

INF4230 –Intelligence Artificielle
Apprentissage automatique
(Machine Learning)
Hiver 2017

Sommaire
•Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?
•Concepts.
•Algorithmes de bases.
•Réseaux de neurones artificiels.
–Perceptron.
–Architectures.
–Algorithmes d’apprentissage.
•Introduction aux réseaux de neurones
convolutifs
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Qu’est-ce que l’apprentissage?
•L’apprentissage est la capacité pour un agent
intelligent de tirer profit son expérience passée
et de ses observations dans l’environnement
pour améliorer ses performances dans le futur.
•Rappel : modèle PEAS
–Performance measure, Environment, Actuators,
Sensors.
–On mesure l’«intelligence» d’un agent intelligent à
l’aide d’une mesure de performance.
•Rappel : le test de Turing requiert des capacités
d’apprentissage.
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Learning agents
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Pourquoi un agent intelligent devrait-il
pouvoir apprendre?
1. Impossible de prévoir toutes les situations
possibles (ex: un robot qui navigue dans des
labyrinthes doit apprendre la configuration de
chaque labyrinthe).
2. Impossible d’anticiper les changements au fil du
temps (ex: systèmes de détection de fraudes, de
polluriels, prédiction du cours boursier, etc.).
3. Nous ne savons pas trop comment résoudre
certains problèmes (ex: reconnaissance de
visage).
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