Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les fondements de l'intelligence artificielle (IA) reposent sur plusieurs concepts et techniques qui permettent aux machines d'apprendre, de raisonner et de prendre des décisions. Comprendre ces bases est essentiel pour quiconque souhaite développer ou utiliser des technologies d’IA. Dans cette section, nous explorerons les algorithmes et modèles, les différentes formes d'apprentissage ainsi que les réseaux de neurones.
Les algorithmes sont au cœur de l'IA. Un algorithme est une série d'instructions permettant de résoudre un problème donné. En IA, les algorithmes sont utilisés pour transformer les données en informations utiles, établir des modèles prédictifs et optimiser les conditions de prise de décision.
Les modèles, quant à eux, représentent les structures abstraites qui capturent des relations dans les données. Par exemple, un modèle peut être utilisé pour prédire la consommation d'énergie d'une maison en fonction de la température extérieure et d’autres facteurs.
L'apprentissage supervisé est une méthode où l'algorithme apprend à partir d'un ensemble de données annotées. Chaque exemple de l'ensemble de données comprend une entrée et la sortie correspondante ou le label. Le but est que le modèle apprenne à associer les entrées aux sorties, afin de pouvoir prédire correctement les labels pour de nouvelles entrées.
En revanche, l'apprentissage non supervisé n'utilise pas de données annotées. Au lieu de cela, l'algorithme tente de trouver des structures ou des motifs cachés dans les données. Des techniques comme le clustering ou l'analyse en composantes principales (ACP) sont couramment utilisées en apprentissage non supervisé.
Les réseaux de neurones sont des structures inspirées du cerveau humain, constituées de neurones artificiels interconnectés.
Un réseau de neurones comporte plusieurs couches: une couche d'entrée, une ou plusieurs couches cachées, et une couche de sortie. Chaque neurone dans une couche est connecté aux neurones de la couche suivante.
Le fonctionnement d’un réseau de neurones repose sur la propagation d’informations à travers ces couches. Les poids et biais associés aux connexions modifient les signaux entrants, passant d'un neurone à l'autre jusqu'à obtenir une sortie. Le processus de réglage de ces poids et biais via des techniques comme la rétropropagation permet au réseau de "s'entraîner".
En résumé, les fondements de l'intelligence artificielle incluent des algorithmes complexes, des modèles prédictifs, des méthodes d’apprentissage ainsi que les réseaux de neurones qui imitent les fonctionnements du cerveau humain pour traiter et analyser les données.