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cours / présentation, démonstration
Robot, as-tu du cœur ?
Avant de côtoyer des robots au quotidien, il va nous falloir leur apprendre à comprendre les émotions humaines... Ou, du moins, à les imiter.
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Date de création :
19.06.2017Auteur(s) :
Pascale FungAccéder à la ressource :
Présentation
Informations pratiques
Langue du document : Français
Type : cours / présentation, démonstration
Niveau : enseignement supérieur
Langues : Français
Contenu : texte, image, ressource interactive
Public(s) cible(s) : apprenant
Document : Document HTML
Age attendu : 18+
Droits d'auteur : pas libre de droits, gratuit
Ce document est diffusé sous licence Creative Common : Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification. http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/legalcode
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Description de la ressource
Résumé
Avant de côtoyer des robots au quotidien, il va nous falloir leur apprendre à comprendre les émotions humaines... Ou, du moins, à les imiter.
- Granularité : grain
- Structure : atomique
"Domaine(s)" et indice(s) Dewey
- (006.3)
Domaine(s)
- Intelligence artificielle : apprentissage, représentation
- Fouille de données
- Informatique
Intervenants, édition et diffusion
Intervenants
Créateur(s) de la métadonnée : Marie-Hélène Comte
Édition
- Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique / Interstices
Diffusion
Cette ressource vous est proposée par :
Fiche technique
Identifiant de la fiche : http://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-6911
Identifiant OAI-PMH : oai:www.unit.eu:unit-ori-wf-1-6911
Statut de la fiche : final
Schéma de la métadonnée : oai:uved:Cemagref-Marine-Protected-Areas
- LOMv1.0
- LOMFRv1.0
- SupLOMFRv1.0
- Voir la fiche XML
Entrepôt d'origine : UNIT
Voir aussi
24.09.2021
Description
:
Le machine learning a aujourd'hui fait preuve de son efficacité : on peut produire, à partir d'une grande masse d'informations, des Intelligences Artificielles capables de répondre à de nombreux besoins, comme le montrent les progrès en vision par ordinateur ou en traduction automatique ces dernières ...
- machine learning
- sciences humaines
- intelligence artificielle
- apprentissage profond
- algorithme d'apprentissage
- robotique
24.06.2016
Description
:
Notre équipe conçoit des algorithmes qui permettront aux futurs robots de s’adapter aux imprévus. Nous les avons testés pour permettre à un robot hexapode de s’adapter à différents dommages mécaniques, par exemple la perte d’une patte.
- robotique
- robot hexapode
- algorithme d'apprentissage
- algorithme d'illumination
- mesure performance
- imprévu
- fuscia