Moteur d'inférence Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un moteur d'inférence (du verbe « inférer » qui signifie « déduire ») est un logiciel correspondant à un algorithme de simulation des raisonnements déductifs. Un moteur d'inférence permet aux systèmes experts de conduire des raisonnements logiques et de dériver des conclusions à partir d'une base de faits et d'une base de connaissances. Les moteurs d'inférences peuvent implémenter : une logique formelle d'ordre 0 (logique des propositions), d'ordre 0+, d'ordre 1 (logique des prédicats) ou d'ordre 2 avecune gestion d'hypothèses monotone ou non monotone,un chaînage avant, chaînage arrière ou mixte,une complétude déductive ou non. Historique[modifier | modifier le code] Les premiers moteurs d'inférences sont nés dans les années 1960 dans la communauté des chercheurs en informatique, notamment lors du lancement du programme de recherche américain sur le GPS (General Problem Solver). Exemples de moteurs d'inférence[modifier | modifier le code]
Système complexe Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Ainsi une réaction chimique, comme la dissolution d'un grain de sucre dans du café, est simple car on connaît à l'avance le résultat : quelques équations permettent non seulement de décrire les processus d’évolution, mais les états futurs ou final du système. Il n'est pas nécessaire d'assister au phénomène concret ou de réaliser une expérience pour savoir ce qui va se résulter en réalité. En d'autre termes, lorsque l'on veut modéliser un système, on conçoit un certain nombre de règles d'évolution, puis l'on simule le système en itérant ces règles jusqu'à obtenir un résultat structuré. Du fait de la diversité des systèmes complexes, leur étude est interdisciplinaire. Cela se traduit au niveau mathématique par l'impossibilité de modéliser le système par des équations prédictives solvables. Définition[modifier | modifier le code] Un système est un ensemble cohérent de composants en interaction. Exemples[modifier | modifier le code]
The Whole Art of Deduction A Message from Dean Protas I am pleased to announce that Vicki Freeman, PhD, Professor and Chair of the Clinical Laboratory Sciences Department and Susan Logan Endowed Professor in the School of Health Professions has been accepted as a member of the 2014-2015 class of Fellows in the Executive Leadership in Academic Technology and Engineering (ELATE at Drexel). Her selection places her among the very best and brightest of today's and tomorrow's women leaders in academic STEM fields. ELATE at Drexel is a national leadership development program designed to advance senior women faculty in academic engineering, computer science, and related fields into effective institutional leadership roles within their schools and university. ELATE is a collaborative project of Drexel University and Drexel University College of Medicine. Dr. Please join me in congratulating her on this major accomplishment. Elizabeth J. Months after rehab, knee and hip patients keep improving A visit with Dr. "Dr. John A.
Cyborg Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Ne doit pas être confondu avec Androïde. Le terme s'emploie surtout en science-fiction ou en futurologie ; utiliser le terme pour des personnes ayant reçu des prothèses, dans le monde contemporain, peut parfois être perçu comme de mauvais goût par les intéressés[1]. Étymologie et utilisation du terme[modifier | modifier le code] « Cyborg » est un mot d'origine anglaise, contraction de « cybernetic organism » (organisme cybernétique). Le terme « cyborg » a été popularisé par Manfred Clynes (en) et Nathan S. Principe et origine[modifier | modifier le code] La cybernétique étant l'étude exclusive des échanges, un organisme pourrait être qualifié de cybernétique dès lors qu'il effectue un échange efficace pour une tâche donnée, mais le terme cyborg sous-entend en plus qu'il ne s'agit pas (uniquement) d'un organisme naturel. La cybernétique est un principe scientifique formalisé par Norbert Wiener en 1948. Représentation[modifier | modifier le code]
Jeu de la vie Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un canon à planeurs de période 30. Une chute de "bombes" non périodique. Le jeu de la vie, automate cellulaire imaginé par John Horton Conway en 1970, est probablement, à l’heure actuelle, le plus connu de tous les automates cellulaires. Malgré des règles très simples, le jeu de la vie permet le développement de motifs extrêmement complexes. Règles[modifier | modifier le code] En préambule, il faut préciser que le jeu de la vie n’est pas vraiment un jeu au sens ludique, puisqu’il ne nécessite aucun joueur ; il s’agit d’un automate cellulaire, un modèle où chaque état conduit mécaniquement à l’état suivant à partir de règles pré-établies. Le jeu se déroule sur une grille à deux dimensions, théoriquement infinie (mais de longueur et de largeur finies et plus ou moins grandes dans la pratique), dont les cases — qu’on appelle des « cellules », par analogie avec les cellules vivantes — peuvent prendre deux états distincts : « vivantes » ou « mortes ».
Heuristique Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom. Sur les autres projets Wikimedia : heuristique, sur le Wiktionnaire L'heuristique (du grec ancien εὑρίσκω, eurisko, « je trouve »[1]), parfois orthographiée euristique, est un terme de didactique qui signifie « l'art d'inventer, de faire des découvertes »[2]. Voir aussi[modifier | modifier le code] Sérendipité Notes et références[modifier | modifier le code] Réseau de neurones artificiels Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien. Ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes [1] permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen en particulier), et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel. En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester quelques hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou encore les conséquences de ces hypothèses pour les comparer au réel.
CORE 3225 - Introduction to Research A Message from Dean Protas I am pleased to announce that Vicki Freeman, PhD, Professor and Chair of the Clinical Laboratory Sciences Department and Susan Logan Endowed Professor in the School of Health Professions has been accepted as a member of the 2014-2015 class of Fellows in the Executive Leadership in Academic Technology and Engineering (ELATE at Drexel). Her selection places her among the very best and brightest of today's and tomorrow's women leaders in academic STEM fields. Dr. Please join me in congratulating her on this major accomplishment. Elizabeth J. Months after rehab, knee and hip patients keep improving -Chicago Tribune, Feb. 17, 2014 A worker tries on a prosthetic leg for a patient at the Center of Advanced Prosthetics in San Jose (Juan Carlos Ulate Reuters, / February 12, 2013) People who have had a knee or hip replacement reap the benefits of intense rehab months after they've returned home, according to a new analysis. Read full article at Chicago Tribune "Dr. Wendy J.
Web des données Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le Web des données (Linked Data, en anglais) est une initiative du W3C (Consortium World Wide Web) visant à favoriser la publication de données structurées sur le Web, non pas sous la forme de silos de données isolés les uns des autres, mais en les reliant entre elles pour constituer un réseau global d'informations. Il s'appuie sur les standards du Web, tels que HTTP et URI - mais plutôt qu'utiliser ces standards uniquement pour faciliter la navigation par les êtres humains, le Web des données les étend pour partager l'information également entre machines. Cela permet d'interroger automatiquement les données, quels que soient leurs lieux de stockage, et sans avoir à les dupliquer[1]. Tim Berners-Lee, directeur du W3C, a inventé et défini le terme Linked Data et son synonyme Web of Data au sein d'un ouvrage portant sur l'avenir du Web sémantique[2]. Principes[modifier | modifier le code] Notes et références[modifier | modifier le code]
Cybernétique, la science des systèmes La cybernétique est une science du contrôle des systèmes, vivants ou non-vivants, fondée en 1948 par le mathématicien américain Norbert Wiener. Notre monde est intégralement constitué de systèmes, vivants ou non-vivants, imbriqués et en interaction. Peuvent ainsi être considérés comme des "systèmes": une société, une économie, un réseau d'ordinateurs, une machine, une entreprise, une cellule, un organisme, un cerveau, un individu, un écosystème… Les ordinateurs et toutes les machines intelligentes que nous connaissons aujourd'hui sont des applications de la cybernétique. La cybernétique a aussi fourni des méthodes puissantes pour le contrôle de deux systèmes importants: la société et l'économie. (voir le document sur les "Armes silencieuses", un manuel de programmation de la société directement inspiré par la cybernétique) Ces échanges constituent une communication, à laquelle les éléments réagissent en changeant d'état ou en modifiant leur action. Feedback et auto-régulation
Intelligence artificielle Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Définition[modifier | modifier le code] Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « I.A. » (ou « A.I. » en anglais, pour Artificial Intelligence). Il est défini par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique »[1],[2]. On y trouve donc le côté « artificiel » atteint par l'usage des ordinateurs ou de processus électroniques élaborés et le côté « intelligence » associé à son but d'imiter le comportement. Même si elles respectent globalement la définition de Minsky, il existe un certain nombre de définitions différentes de l'IA qui varient sur deux points fondamentaux[3] :