Intelligence Artificielle
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Dans la peau d’un agent Immobilier
Découvrez comment j’ai relevé le défi d’estimer un bien immobilier à Serris en utilisant la régression linéaire, une technique d’intelligence artificielle. À travers cette étude de cas, j’explore le processus, de la collecte et du nettoyage des données jusqu’à la comparaison avec le marché actuel. Plongez avec moi dans cette aventure analytique et voyez comment…
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Comment rebooster une Pizzeria avec l’IA
On me demande souvent comment l’intelligence artificielle peut aider une petite ou moyenne entreprise (PME). Vous découvrirez comment l’IA nous aide à analyser une situation et à mettre en place des solutions pour relancer un restaurant.
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Réseau de neurones avec modèle d’attention
Aujourd’hui, je suis ravi de partager avec vous une aventure passionnante dans le monde de l’intelligence artificielle (IA). Je vais vous expliquer, de manière conviviale et accessible, comment les réseaux de neurones et un mécanisme fascinant appelé « attention » transforment les données en prédictions étonnantes. Pas besoin d’être un pro de l’informatique pour suivre ; embarquons…
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Classifier des images, un exemple concret !
Que ce soit pour identifier des anomalies dans une chaîne de production ou pour distinguer entre des citrouilles culinaires et celles sculptées pour Halloween, l’IA est un outil puissant. Cet article détaille le processus de classification d’images, de la préparation des données à la prédiction, tout en mettant en lumière les applications pratiques et les…
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L’IA générative, et si on générait des fleurs de lotus ?
Dans cet article, j’explore le potentiel des réseaux génératifs dans le domaine de l’intelligence artificielle, soulignant leur capacité à créer de nouvelles données . Contrairement aux modèles d’IA traditionnels qui catégorisent ou prédisent, les réseaux génératifs « apprennent » à générer. Je montre un exemple de la création d’images de fleurs de lotus. J’approfondis également les Réseaux…
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La Magie Derrière le GPT-4 d’OpenAI
Découvrez la magie derrière GPT-4, l’intelligence artificielle de pointe d’OpenAI. Plongez dans les bases de l’IA et du deep learning, explorez l’architecture Transformer, et apprenez comment GPT-4 a été entraîné et quelles sont ses applications. Une lecture incontournable pour comprendre comment la technologie révolutionne notre interaction avec le langage.
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Intelligence artificielle explicative (Explainable AI)
Cette branche de l’IA vise à rendre les systèmes d’IA compréhensibles et transparents en expliquant comment les décisions sont prises. Cela peut être utilisé pour des applications critiques telles que la santé, la finance, etc.
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Intelligence artificielle évolutive (Evolutionary AI)
Cette branche de l’IA concerne la création d’algorithmes qui peuvent évoluer pour résoudre des problèmes spécifiques. Cela peut inclure des algorithmes génétiques, des algorithmes d’optimisation par essaims de particules, etc.
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Intelligence artificielle émotionnelle (Emotional AI)
Cette branche de l’IA implique la reconnaissance et la génération d’émotions humaines. Cela peut être utilisé pour des applications de soins de santé mentale, de conception de produits, de marketing, en robotique de jeux, etc.
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Apprentissage par transfert de style (Style Transfer Learning)
Cette branche de l’IA implique la modification du style d’une image ou d’une vidéo pour produire une nouvelle version. Cela peut être utilisé pour des applications de création d’art, de conception, de production, etc.
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Intelligence artificielle distribuée (Distributed AI)
Il s’agit d’une branche de l’IA qui implique la création de systèmes informatiques capables de coopérer et de communiquer entre eux pour résoudre des problèmes complexes. Cela peut inclure des réseaux de capteurs, des systèmes multi-agents, etc.
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Intelligence artificielle responsable (Responsible AI)
Cette branche de l’IA vise à garantir que les systèmes d’IA sont éthiques, transparents et équitables, et qu’ils ne nuisent pas à la société ou à l’environnement. Cela peut être utilisé pour des applications critiques telles que la santé, l’environnement, la sécurité, etc.
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IA symbolique (Symbolic AI)
Cette branche de l’IA implique la représentation de la connaissance sous forme de symboles et de règles logiques. Cela peut être utilisé pour des applications de raisonnement, de planification, de résolution de problèmes, etc.
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Robotique (Robotics)
Cette branche de l’IA concerne la conception et le développement de robots capables d’interagir avec leur environnement et d’accomplir des tâches spécifiques. Cela peut inclure des robots de service, des drones, des véhicules autonomes, etc.
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Intelligence artificielle créative (Creative AI)
Comment l’Intelligence Artificielle créative révolutionne l’art et la créativité en offrant de nouvelles perspectives aux artistes. Mais attention, cette technologie n’est pas sans limites et soulève des questions éthiques sur l’avenir de la créativité humaine. Dans cet article, nous explorons les avantages et les limites de la Creative AI, ainsi que les perspectives d’avenir pour…
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Vision par ordinateur (Computer Vision)
La vision par ordinateur, une branche de l’intelligence artificielle qui permet à des ordinateurs de comprendre et d’analyser des images et des vidéos. Plusieurs techniques sont expliquées, telles que la détection d’objets, la segmentation d’images, la reconnaissance faciale et la reconnaissance de formes. Des exemples concrets sont donnés pour illustrer l’utilisation de la vision par…
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Traitement du langage naturel (Natural Language Processing)
Cette branche de l’IA concerne la compréhension, la génération et la manipulation du langage naturel par les machines. Cela inclut la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, la classification de texte, la génération de texte, de chatbot, de résumé automatique, etc.
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Réseaux de neurones (Neural Networks)
Il s’agit d’une technique d’apprentissage automatique basée sur la simulation du fonctionnement du cerveau. Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour la reconnaissance de la parole, la reconnaissance d’image, la prédiction de la demande, la traduction automatique, etc
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Apprentissage automatique (Machine Learning)
Introduction à l’apprentissage automatique, une branche de l’IA qui permet de développer des algorithmes capables d’apprendre à partir de données. Il décrit les deux principales catégories d’apprentissage automatique, supervisé et non supervisé, ainsi que les techniques courantes associées, telles que la classification, la régression, le clustering et la réduction de la dimensionalité. L’article est clair…
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Quelles sont les branches de l’IA ?
L’Intelligence Artificielle (IA) est un domaine en constante évolution, avec de nombreuses branches qui ont émergé pour répondre à différents défis. Cet article explore les principales branches de l’IA, telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance de la parole, l’apprentissage automatique et la robotique, et examine comment elles sont…