Technologie : Dans le secteur extrêmement concurrentiel de l'IA, l'open source est-il condamné à être la bonne fille, utilisée à souhait mais jamais récompensée ? Détrompez-vous.
la rédaction de ZDNet
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Sujet: Intelligence artificielle (IA) Open source Logiciel Libre Linux Deep learning Machine learning
Connu / Sujet : [April] Revue de presse de l'April pour la semaine 38 (relecture) Date : Mon, 25 Sep 2023 08:00:03 +0200
Connu / https://twitter.com/pablojensenlyon/status/1389129212968194049
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Hervé Le Crosnier a retweeté
pablo jensen @pablojensenlyon · 14h
Quel est le lien entre l'IA, et notamment le Deep Learning, et le néolibéralisme? Voici une première vidéo sur la surprise qui a mené à "Deep Earnings", mon livre à paraître @CetFeditions 495 vues 1:25 / 1:25 - 1 - 16 - 21
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Découvrez les cellules à mémoire interne : les LSTM - Initiez-vous au Deep Learning - OpenClassrooms
Dans ce chapitre, nous allons découvrir les cellules à mémoire interne : les LSTM et comprendre le mécanisme des portes de contrôle. Ensuite, nous allons assimiler l'utilisation des LSTM en couches et comprendre l'intérêt des LSTM bidirectionnels et multidimensionnels, et leur fonctionnement.
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ensemble des poids wab sont appris lors de la phase d'apprentissage
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Aller plus loin
- Alex Graves: Supervised sequence labelling with recurrent neural networks. Technical University Munich 2008, pp. 1-117.
- Alex Graves, Jürgen Schmidhuber: Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks. NIPS 2008: 545-552.
- Kyunghyun Cho, Bart van Merrienboer, Çaglar Gülçehre, Fethi Bougares, Holger Schwenk, Yoshua Bengio: Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. CoRR abs/1406.1078 (2014).
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Les professeurs
- Romain Herault, Maître de conférences à l’INSA de Rouen-Normandie et membre de l’équipe apprentissage du LITIS.
- Clement Chatelain, Maître de conférences à l'INSA Rouen Normandie/Laboratoire LITIS : Deep Learning, Reconnaissance d'écriture, imagerie médicale, etc.
Pourlascience @PourlaScience · 4 déc.
Un réseau de neurones artificiels développé par DeepMind a fait un bond en avant vers la résolution de l’un des plus grands défis de la biologie : déterminer la forme 3D d’une protéine à partir de sa séquence d’acides aminés.
L’intelligence artificielle fait un pas de géant dans le problème de la structure des protéines
Le programme d’apprentissage profond de DeepMind pour déterminer la structure tridimensionnelle des protéines, nommé « AlphaFold », pourrait transformer la biologie.
pourlascience.fr - 0 - 6 - 10
Le deepfake, ou hypertrucage1,2, est une technique de synthèse d'images basée sur l'intelligence artificielle. Elle sert à superposer des fichiers audio et vidéo existants sur d'autres vidéos (par exemple : le changement de visage d'une personne sur une vidéo). Le terme deepfake est un mot-valise formé à partir de deep learning (« apprentissage profond ») et de fake (« faux »)3. Cette technique peut être utilisée pour créer des infox et des canulars malveillants4,5 et est également notoirement utilisée pour créer des images pornographiques de personnes à leur insu.
Connu / https://twitter.com/LimsiLab/status/1206568426447233026
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LIMSI @LimsiLab · 2h
18/12 à 13:00 : Caroline Etienne soutient sa thèse en apprentissage profond et détection des émotions dans la voix, thèse #CIFRE en collaboration avec @DreamQuark
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François BOCQUET a retweeté
Anne-Laure David @AnneLaure_David 9 hil y a 9 heures
L'apprentissage auto-supervisé pourrait révolutionner l'IA : "l’idée est de prendre une masse de données et d’en occulter une partie. L’algo SSL va créer lui-même les étiquettes qui lui permettront d’accomplir son apprentissage."
v/@UnivAngersDDN 0 réponse 7 Retweets 7 j'aime
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L'apprentissage auto-supervisé, prochaine révolution de l'intelligence...
Les chercheurs sont d'ores et déjà confrontés aux limites des techniques qui ont fait les récents succès de l'intelligence artificielle. De nouvelles...
01net.com
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Intervenants : Béatrice Joyeux-Prunel, Alexandre Cadain et Grégory Chatonsky
Cette première séance de l’année servira d’introduction au thème qui sera abordé en 2017-2019 : l’imagination artificielle.
L’imagination artificielle (ImA) est un concept relativement nouveau dont on retrouve la trace dès les années 60 dans des textes cybernétiques sur la créativité assistée par ordinateur (Kaufmann, A. L’imagination artificielle RAIRO — Operations Research — Recherche Opérationnelle, Tome 3 [1969] no. V3, p. 5-24) et au début des années 90 (Lévy, P. [1991]. L’idéographie dynamique : vers une imagination artificielle ? La Découverte.). Mais ce sont sans doute les premières expositions d’art cybernétique qui mettent en œuvre au plus proche cette question, en particulier Cybernetic Serendipity en 1969.
Pendant l’été 2015, Google popularise la production d’images automatisées avec Deep Dream et remet sur le devant de la scène, aux côtés de Facebook, IBM, Microsoft et tant d’autres, les réseaux récursifs de neurones qui ont été inventés dans les années 80. Depuis lors les publications se succèdent et la machine semble étendre son champ de production à des domaines traditionnellement considérés comme spécifiquement humains.
Il s’agira non seulement de prendre connaissance des avancées concrètes de l’ImA, mais aussi, à travers des interventions provenant de plusieurs disciplines, de la constituer conceptuellement de façon rigoureuse. Notre approche de l’ImA sera donc restreinte à l’apprentissage profond et ne devra pas s’entendre de tous dispositifs « créatifs » ayant une part technologique plus ou moins grande.
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connue /
https://twitter.com/elieallouche/status/1047422310444150784
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François BOCQUET a retweeté
Elie Allouche
@elieallouche
3 hil y a 3 heures
Qu’est-ce que l’imagination artificielle ? https://youtu.be/t6Uh5d9-hnY via @ENS_ULM cc #gtnum @ClaudioCimelli @fbocquet
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