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Apprendre demain

Quand intelligence artificielle et neurosciences révolutionnent l'apprentissage
Alexia Audevart, Magaly Alonzo

Existe au format livre et ebook

Cet ouvrage revisite l’apprentissage à la lumière des dernières avancées en neurosciences et des nouvelles perspectives offertes par l’intelligence artificielle. Il montre comment, dans le processus d’apprentissage, les deux disciplines...
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Parution : 
septembre 2019
Collection : 
HORS COLLECTION
Marque : 
Dunod
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  • La presse en parle
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La presse en parle

La Tribune - «  Leur ouvrage se base sur les dernières avancées en neurosciences et les nouvelles perspectives offertes par l’IA. Il montre comment, dans le processus d’apprentissage, ces deux disciplines sont susceptibles d’interagir, de travailler en symbiose et de renforcer l’une de l’autre.  »

La Dépêche du Midi - Edition Sud-Ouest  «  un ouvrage des plus remarquable  »

Présentation du livre

Cet ouvrage revisite l’apprentissage à la lumière des dernières avancées en neurosciences et des nouvelles perspectives offertes par l’intelligence artificielle. Il montre comment, dans le processus d’apprentissage, les deux disciplines interagissent, travaillent en symbiose, se renforcent l’une l’autre. Les progrès réalisés dans la compréhension des réseaux de neurones artificiels permettent d’améliorer les réseaux de neurones biologiques, et vice versa. A travers de nombreux exemples, témoignages d’experts et cas concrets, les auteurs donnent des clés pour comprendre comment, à partir de l’osmose entre l’homme et la machine, se construiront les apprentissages de demain.

Retrouvez toute l'actualité du livre sur le site des auteurs

Sommaire de l'ouvrage

Introduction  : Une histoire 2 neurones.  Quand la Machine défie l’Homme  : Go. Un peu d’Histoire. Les neurosciences modernes. Les 2 mouvements de l’IA. Qu'est-ce qu'apprendre  ? Qu’est-ce que l’intelligence ? Les limites du «  bio inspiré  ».  Comment une machine apprend ?  De l’informatique traditionnelle à l’apprentissage automatique (Machine Learning).  Du neurone biologique au neurone artificiel. Quand les neurones se connectent. Apprendre en corrigeant ses erreurs. Apprentissage profond ou Deep Learning.  Comment un humain apprend ?  Nous sommes conditionnés pour apprendre. Facteurs d’influence. La mémoire, une histoire d’ancre. L’oubli comme outil de mémorisation. Quand la mémoire se fait inaccessible.  Des modèles d’apprentissage pas si différents.  Analogie des modèles d’apprentissage «  homme vs machine  ».  Un modèle pour la vision. Un modèle pour le langage. Un modèle pour recréer des informations manquantes.  Neuroscience fiction.  Pourquoi les machines ne nous ont pas encore égalées ? Rôle des émotions. Quid de l’éthique : droit des robots/ atteinte à la vie privée.  Mieux apprendre demain avec l’IA  : vers une symbiose entre l’homme et la machine

Les + en ligne

Site de l'auteur - www.apprendre-demain.fr

Auteur(s) de l'ouvrage

  • Alexia Audevart
    Alexia Audevart
    Data Scientist, Consultant, Formatrice
  • Magaly Alonzo
    Magaly Alonzo
    Data Scientist

Actualités

Quand intelligence artificielle et neurosciences révolutionnent l’apprentissage
Actualité
Quand intelligence artificielle et neurosciences révolutionnent l’apprentissage
Quel lien existe-t-il entre des algorithmes mathématiques et les neurones qui peuplent notre cerveau ? Entretien avec Magaly Alonzo et Alexia Audevart auteur du livre "Apprendre demain"
Collaborateurs agiles : apprendre à développer ses compétences
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Collaborateurs agiles : apprendre à développer ses compétences [Formation digitale]
L’arrivée de l’informatique et de l’IA ont considérablement accéléré la transformation des métiers. Comment apprendre à développer ses compétences afin d’évoluer efficacement dans des environnements changeants ? Nous vous proposons une nouvelle formation digitale pour « apprendre à apprendre ».
  • Actualité Quand intelligence artificielle et neurosciences révolutionnent l’apprentissage
  • Actualité Collaborateurs agiles : apprendre à développer ses compétences [Formation digitale]
   
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Caractéristiques du livre

Pages
224 pages
Format
155 x 235 mm
Collection
HORS COLLECTION
Parution
septembre 2019
Marque
Dunod
Public
Professionnel
EAN
9782100798803

EAN Ebook : Epub

9782100803873

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