Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Dans cette section, nous allons explorer les définitions et concepts clés de l'Intelligence Artificielle (IA). Comprendre ces termes est essentiel pour toute personne souhaitant s'approfondir dans ce domaine en pleine expansion.
L'Intelligence Artificielle fait référence à des systèmes ou des machines qui imitent l'intelligence humaine pour effectuer des tâches et qui peuvent s'améliorer à partir des informations qu'ils recueillent. Elle englobe diverses technologies, telles que le Machine Learning, l’apprentissage profond, et le traitement du langage naturel (NLP).
Un agent intelligent est une entité capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et d'agir sur cet environnement via des actuateurs. Par exemple, un robot aspirateur utilise des capteurs pour éviter les obstacles et nettoyer le sol.
Le Machine Learning est une souscatégorie de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmées. Les algorithmes de Machine Learning construisent des modèles basés sur des échantillons de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
L'apprentissage profond (Deep Learning) est une souscatégorie du Machine Learning utilisant des réseaux neuronaux artificiels à plusieurs couches. C'est grâce à l'apprentissage profond que les machines peuvent, par exemple, reconnaître des visages dans des images ou comprendre et traduire des langues naturelles.
Le Traitement du Langage Naturel (NLP) permet aux machines de comprendre, interpréter et générer du langage humain. Les applications comprennent les chatbots, les traducteurs automatiques, et les assistants vocaux comme Siri et Alexa.
La vision par ordinateur est une autre branche de l'IA où les machines sont conçues pour comprendre et interpréter le monde visuel. Cela inclut la reconnaissance d'objets, la détection des mouvements, et même la conduite autonome.
Comprendre ces concepts clés est fondamental pour aborder l’IA de manière structurée et efficace. Les termes comme agent intelligent, Machine Learning, apprentissage profond, NLP, et vision par ordinateur sont au cœur de l'innovation dans le domaine de l'intelligence artificielle.