David BEGUE
Formateur TICE
Intelligence artificielle - IA - AI. Interview : comment est née l'intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle vise à mimer le fonctionnement du cerveau humain, ou du moins sa logique lorsqu’il s’agit de prendre des décisions. Jean-Claude Heudin, directeur du laboratoire de recherche de l’IIM (Institut de l’Internet et du multimédia), nous explique l'origine de ces recherches. L'intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) consiste à mettre en œuvre un certain nombre de techniques visant à permettre aux machines d'imiter une forme d'intelligence réelle.
L'IA se retrouve implémentée dans un nombre grandissant de domaines d'application. La notion voit le jour dans les années 1950 grâce au mathématicien Alan Turing. De Google à Microsoft en passant par Apple, IBM ou Facebook, toutes les grandes entreprises dans le monde de l'informatique planchent aujourd'hui sur les problématiques de l'intelligence artificielle en tentant de l'appliquer à quelques domaines précis. Qu’est-ce que le Deep Learning ? Voici une interview (vidéo en fin d’article) de la startup Blix, pour nous expliquer ce qu’est le Deep Learning.
Elle s’appuie en effet sur le Deep Learning pour faire de l’analyse de sentiment online et connaître en temps réel l’état de la réputation d’une marque. Ainsi, elle est en mesure de quantifier le retour sur investissements d’une campagne de communication; en fonction des articles de presse et commentaires des internautes ayant été publiés. ► Le Deep Learning, c’est quoi ? Une fois de plus, il va être question de Big Data dans cet article. Comment le « deep learning » révolutionne l'intelligence artificielle. Le deep learning — Science étonnante #27. Three things you need to know about machine learning. Machine learning is all the rage, and major improvements in infrastructure, data storage, and cloud adoption have led to growing interest in the space.
Many consumer-facing advancements reside within Google and Facebook, but other companies are investing in the field as well. However, given all the excitement around machine learning, it’s important to understand some of the nuances and mechanics of what machine learning is and how it works. As an investor at Redpoint Ventures, I have the privilege of learning from people and companies on the cutting edge of this technology. So, what is machine learning and artificial intelligence? Artificial intelligence (AI) is software that does what humans do but faster and hopefully better. Machine learning has increased in popularity and become more feasible in the last five years. There are four major factors that have led to the current proliferation of companies that are leveraging machine learning in their products.
Les deux écoles: cerveaux biologiques VS intelligence artificielle. L'intelligence artificielle (IA) n'est pas un programme informatique banal: elle s'éduque plus qu'elle ne se programme.
Des techniques, comme le deep learning, permettent à un programme d'apprendre à se représenter le monde grâce à un réseau de centaines de millions de "neurones virtuels", ce qui le rapproche un peu de notre cerveau. Mais, contrairement à un enfant, l'IA a besoin de beaucoup d'exemples pour apprendre: pour reconnaître des objets, par exemple, il lui faut voir des millions de photos. La clef du succès n'est donc plus la longueur du code informatique, mais la taille des bases de données. Avec des milliards de clients qui alimentent les leurs, les géants du numérique bénéficient d'une supériorité écrasante. Il existe ainsi deux types d'école sur terre. Les chercheurs de Facebook, par exemple, génèrent 10000 IA par jour, les éduquent, les évaluent et gardent les meilleures.
Emergent. Deep Learning ou apprentissage profond : définition, concept. Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est l’une des principales technologies de Machine Learning et d’intelligence artificielle. Découvrez en quoi consiste cette technologie, son fonctionnement, et ses différents secteurs d’application. Les Rendez-vous du Futur - Paul Jorion. Après l’intelligence artificielle, l’intelligence « étendue » Intervenant dans un débat en ligne du New York Times autour des enjeux de l’IA, Joi Ito (@joi), le directeur du Media Lab du MIT, expliquait que même très bien intentionné, l’usage des technologies peut mal tourner. « La majeure partie de la recherche en IA se concentre sur l’apprentissage profond : des ingénieurs « entraînent » des machines pour augmenter l’intelligence collective de nos gouvernements, de nos marchés et de nos sociétés ».
Pour lui, plus que d’intelligence artificielle (IA), on devrait parler d’intelligence étendue (IE) pour évoquer cette forme appelée à devenir dominante de l’IA. Les algorithmes qui façonnent l’IE sont entraînés par des humains et peuvent de ce fait propager les mêmes biais qui ruinent la société, les perpétuant sous couvert de « machines intelligentes », à l’image des biais qui affectent les systèmes de police prédictive. Joi Ito dresse un constat d’échec. Deep Learning (AI)
Le numérique et le monde de l'éducation. Veille. Pourquoi faire le choix du numérique ? - L'école change avec le numérique. #SalonEduc 2017 - Franck Amadieu : comment apprend-on avec "le numérique" ? CULTURE NUMERIQUE de l'ENSEIGNANT. Michel Serres. Marcel LEBRUN. Jean Charles CAILLIEZ. Philippe Meirieu : " Pour que le numérique fasse Ecole " Le cycle de l'apprentissage expérientiel de kolb.
Comprendre l'apprentissage pour enseigner. Nous partirons de l’un de nos principes : Enseigner, c’est mettre en place des situations (des dispositifs, des situations-problèmes, des activités … et pourquoi pas un bon exposé de synthèse) dans lesquelles l’étudiant(e) pourra apprendre.
Ce « pourra » marque son intentionalité et une certaine indétermination. Nous nous baserons aussi sur une vidéo » Teaching teaching & Understanding understanding » qui tout à la fois inspire et illustre notre propos. « Teaching Teaching & Understanding Understanding » is an award-winning film about university and tertiary teaching generally. We follow Susan and Robert in their studies. Susan is a model student using learning activities that deepen her understanding; Robert uses low level activities that only just scrape him a pass. Le livre peut être examiné sur Scribd : Teaching for Quality Learning at University on Scribd Bien.
I. Le défi pour l’enseignant est d’engager Robert dans un apprentissage en profondeur. 1. . - Les motivations à apprendre. 1 mn de vidéo pour comprendre l'intérêt du codage à l'école. Experquiz. Un outil expert pour gérer et mesurer les connaissances – Les Outils Tice. Experquiz est un outil TICE dédié à la mesure et à la gestion des connaissances à travers des questionnaires interactifs faciles à élaborer qui vous surprendront par leur simplicité à mettre en œuvre et leur efficacité. Experquiz va même au delà en vous permettant de créer de véritables modules d’elearning et des parcours de formation. Experquiz s’adresse aussi bien aux écoles, lycées et universités qu’aux centres de formation ou encore aux entreprises apprenantes qui souhaitent mettre en place des parcours d’apprentissage en autoformation pour leurs salariés. Qui peut le plus peut le moins dit-on, Experquiz est bâtie pour répondre aux systèmes d’évaluation les plus exigeants, la solution pourra donc s’adapter à tous les terrains et à tous les besoins.
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Les signets en ligne.
Outils présentation. Utilitaires. Maintenance. France Université Numérique. Apprendre à utiliser Scratch. Pixees - des ressources pour l'animation d'atelier de codage. Declick - une application en ligne pour faire du codage. Code.org. B2i. C2I2E. Sécurité sur internet. Gestion des salles et ressources. Web 2.0. Numérique et apprentissage.
Les Outils collaboratifs. TBI/TNI. Cahier de textes numérique. Volet juridique.
Veille Education Nationale et usages pédagogiques (Tice) Les MOOC ? Entre fossilisation des pratiques et essor de la pédagogie à l'ère numérique - Documents. Jeux Sérieux / Jeux vidéos / Simulation. Apprendre et enseigner à l'ère numérique. Conférence "Numérique et pédagogie de projet : osons innover" Quelles méthodes pédagogiques pour favoriser les apprentissages ? InterTice2014. Numérique : l’impact cognitif de la lecture sur écran ©CRLBN.
Joomla. Académie de la Réunion.