Titre :	Les cinq saisons de l'intelligence artificielle. 3/5, Dotés d'une mémoire, les réseaux de neurones artificiels renaissent
Type de document :	document électronique
Auteurs :	David Larousserie, Auteur
Editeur :	Le Monde Editions, 20180801
Collection :	Le Monde (Paris. 1944), ISSN 0395-2037 num. 22877
Importance :	p.18
ISBN/ISSN/EAN :	0395-2037
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Intelligence artificielle
Index. décimale :	Europresse
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.

Les cinq saisons de l'intelligence artificielle. 3/5, Dotés d'une mémoire, les réseaux de neurones artificiels renaissent [document électronique] / David Larousserie, Auteur . - Le Monde Editions, 20180801 . - p.18. - (Le Monde (Paris. 1944), ISSN 0395-2037; 22877) .
ISSN : 0395-2037
Langues : Français (fre)

Catégories :	Intelligence artificielle
Index. décimale :	Europresse
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.