Vidéo pédagogique
Les mathématiques de l'intelligence artificielle
Réalisation : 13 mars 2019 - Mise en ligne : 28 mars 2019
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L'intérêt pour l'intelligenceartificielle (IA) s'est considérablement accru ces dernières années suite ausuccès de son application à des problèmes de société variés tels que la santé,la justice, la sécurité, le changement climatique, etc.  Cependant, lesalgorithmes d'IA restent souvent des boîtes noires incapables d'évaluerl'incertitude de leurs décisions.

L'objectif de cet exposé est deprésenter les éléments mathématiques à la base des réseaux de neurones, lemodèle d'IA le plus utilisé aujourd'hui, et de discuter de directionspermettant de mesurer l'incertitude des résultats d'estimation.

 

 

 

 

Intervenants *
Langue :
Français
Crédits
INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique) (Publication), Académie de Grenoble (Publication), Julyan Arbel (Intervention)
Conditions d'utilisation
Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de désassembler (paternité, pas de modification)
DOI : 10.60527/rqn7-qb12
Citer cette ressource :
Inria. (2019, 13 mars). IA . [Vidéo]. Canal-U. https://www.canal-u.tv/133287. (Consultée le 5 novembre 2026)

IA

par Abdel-aziz HARANE, le 27 septembre 2022
Vidéo pédagogique
Les mathématiques de l'intelligence artificielle
Les mathématiques de l'intelligence artificielle
Arbel, Julyan (1982-....)
L'intérêt pour l'intelligence artificielle (IA) s'est considérablement accru ces dernières années suite au succès de son application à des problèmes de société variés tels que la santé, la justice, la sécurité, le changement climatique, etc.  Cependant, les algorithmes d'IA restent souvent des boîtes noires incapables d'évaluer l'incertitude de leurs décisions. L'objectif de cet exposé est de présenter les éléments mathématiques à la base des réseaux de neurones, le modèle d'IA le plus utilisé aujourd'hui, et de discuter de directions permettant de mesurer l'incertitude des résultats d'estimation.
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