Dans les quelques dernières années, l’intelligence artificielle a beaucoup fait parler d’elle, particulièrement à Montréal. Entre le deep learning et la science des données, entre les voitures autonomes et les diagnostics médicaux automatisés, que se passe-t-il vraiment? Ce cours vous offrira les éléments permettant une meilleure compréhension de la situation, de ses origines, et de ses impacts possibles, technologiques, sociaux et éthiques.
Les données ont été comparées au pétrole du XXIe siècle. Comme le pétrole au XXe, sur elles repose une industrie colossale, il faut les extraire et les raffiner, et les produits qu’on en dérive sont multiples. Au-delà de cette analogie, nous verrons dans ce premier cours pourquoi les données, vues comme une façon de numériser le monde, sont si importantes dans les développements actuels de l’IA.
La séance d’intro générale pour bien comprendre ce qui rend possible tout ce qui va suivre.
Séance donnée par Guillaume Chicoisne.
Dans cette séance, nous décrirons le fonctionnement du cerveau animal –biologique– pour montrer de quoi se sont inspirés les chercheur en intelligence artificielle qui ont réveloppé les premiers réseaux de neurones artificiels.
La première partie sera donnée par Bruno Dubuc qui parlera des réseaux de neurones d’un cerveau humain; de notre connectome à l’échelle micro, meso et macro; de la neuroplasticité; de différents mécanismes pour ajuster le « poids synaptique »; de l’engramme mnésique et à quoi ça correspond dans notre cerveau.
Guillaume Chicoisne enchaînera ensuite pour faire la comparaison avec un réseau de neurones virtuel. Qu’est-ce que c’est et comment ça marche ?
L’apprentissage profond (deep learning en anglais) est un ensemble de techniques liées à l’entraînement de réseaux de neurones à plusieurs couches. Ces techniques sont aujourd’hui responsables de nombreuses avancées en intelligence artificielle, et tout particulièrement dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement automatique du langage naturel, et de l’apprentissage par renforcement. Nous présenterons dans ce cours les bases de l’entraînement et de l’application de réseaux de neurones profonds.
Séance donnée par Margaux Luck accompagnée durant la période de question par Tristant Sylvain, doctorant en apprentissage profond (également au MILA).
Les implications éthiques de « l’intelligence artificielle » maintenant et dans le futur. Quelques exemples (voitures autonomes, robots militaires ou androïdes, etc.). La déclaration de Montréal.
Séance données par Martin Gibert.