Apprendre demain
Existe au format livre et ebook
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
