1. Intelligence Artificielle (IA)

L’IA est un domaine vaste qui englobe des technologies et des techniques permettant aux machines d’imiter l’intelligence humaine. Voici quelques sous-domaines de l’IA :

• Planification et Programmation : Techniques permettant aux systèmes de prendre des décisions séquentielles et d’organiser des actions pour atteindre des objectifs spécifiques.
• Traitement du Langage Naturel (NLP) : Techniques permettant aux machines de comprendre, interpréter et répondre aux langues humaines.
• Vision par Ordinateur : Méthodes pour permettre aux machines de comprendre et d’interpréter des informations visuelles du monde.
• Robots : Intégration de l’IA dans les robots pour automatiser des tâches complexes.
• Raisonnement Automatisé : Techniques pour permettre aux systèmes de tirer des conclusions logiques à partir d’un ensemble de données.
• Logique Floue : Approche qui traite de la logique approximative plutôt que binaire, permettant des décisions plus humaines.
• Éthique de l’IA : Étude des implications morales et éthiques de l’IA.
• Représentation des Connaissances : Techniques pour modéliser les connaissances du monde d’une manière que les machines peuvent utiliser pour résoudre des problèmes complexes.
• Reconnaissance Vocale : Technologie permettant de convertir la parole en texte.

2. Apprentissage Automatique (Machine Learning)

L’apprentissage automatique est une sous-discipline de l’IA qui permet aux machines d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmées :

• Réduction de Dimensionnalité : Techniques pour réduire le nombre de variables aléatoires sous considération.
• Arbres de Décision : Modèles utilisés pour prendre des décisions basées sur des règles dérivées des données.
• Machines à Vecteurs de Support (SVM) : Algorithmes de classification qui séparent les données en catégories distinctes.
• Apprentissage Ensemble (Ensemble Learning) : Techniques combinant plusieurs modèles pour améliorer les performances.
• Apprentissage Non Supervisé : Techniques pour identifier des motifs cachés dans les données sans étiquettes préexistantes.
• Apprentissage Semi-Supervisé : Combinaison de données étiquetées et non étiquetées pour améliorer l’apprentissage.
• Apprentissage par Renforcement : Apprentissage basé sur les récompenses et les punitions pour prendre des décisions séquentielles.
• Classification : Technique pour assigner des catégories aux données.
• Régression : Méthode pour prédire des valeurs continues.
• Clustering : Technique pour regrouper des ensembles de données similaires.

3. Réseaux de Neurones (Neural Networks)

Les réseaux de neurones sont des modèles inspirés par le cerveau humain, utilisés pour reconnaître des motifs complexes et des structures dans les données :

• Perceptrons : Les unités de base des réseaux de neurones, semblables à un neurone biologique.
• Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) : Spécialisés dans le traitement des données structurées, notamment les images.
• Mémoire à Long Court Terme (LSTM) : Réseaux de neurones récurrents capables de retenir des informations sur de longues périodes.
• Perceptron Multi-Couche (MLP) : Réseaux de neurones simples avec plusieurs couches pour l’apprentissage de motifs complexes.
• Propagation Arrière (Backpropagation) : Algorithme pour ajuster les poids des réseaux de neurones en minimisant l’erreur.

4. Apprentissage Profond (Deep Learning)

L’apprentissage profond est une partie avancée des réseaux de neurones, caractérisée par des réseaux avec de nombreuses couches (profondes) :

• Réseaux Adversaires Génératifs (GAN) : Réseaux de neurones qui génèrent de nouvelles données similaires aux données d’entrée.
• Réseaux de Neurones Profonds (DNN) : Réseaux avec de nombreuses couches pour capturer des motifs complexes.
• Réseaux Convolutifs Profonds (Deep CNN) : Utilisés pour des tâches complexes comme la reconnaissance d’images.
• Apprentissage par Transfert (Transfer Learning) : Technique où un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour une autre tâche.
• Capsule Networks : Modèles avancés qui capturent la hiérarchie spatiale entre les objets.

5. IA Générative (Generative AI)

L’IA générative est une branche de l’apprentissage profond utilisée pour créer de nouvelles données :

• Modélisation du Langage : Création de modèles capables de générer du texte humainement plausible.
• Architecture des Transformateurs : Utilisée pour des tâches comme la traduction automatique et le traitement du langage naturel.
• Mécanisme d’Attention : Technique permettant aux modèles de se concentrer sur certaines parties des données.
• Systèmes de Dialogue : Modèles capables de tenir une conversation avec des humains.
• Résumé Automatique : Techniques pour créer des résumés automatiques de textes.
• Compréhension du Langage Naturel (NLU) : Méthode pour comprendre le texte de manière similaire aux humains.