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Master II Recherche Sciences Cognitives

Modèles de Mémoire et Apprentissage dans les Systèmes Naturels et Artificiels (18 heures, 3 ECTS, Premier Semestre)
 

L'objet de ce cours est de présenter deux points de vues de l’apprentissage, (i) vis-à-vis de la modélisation en psychologie cognitive et (ii) vis-à-vis de la modélisation en apprentissage automatique.

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Mémoire humaine & Artificielle : Cette  partie du  cours présentera comment la mémorisation distribuée  instanciées par certains réseaux de neurones artificiels permet de proposer de nouvelles pistes pour modéliser la mémoire humaine.

 

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       Apprentissage automatique : Cette  partie du  cours présentera les connexions entre l’apprentissage automatique la statistique, la logique et l’intelligence artificielle. Outre les fondements du domaine et la mise en avant du compromis intelligibilité/efficacité, quelques algorithmes d'apprentissage symboliques seront présentés dans ce cours en relation avec les environnement de développement classiques : R, Weka, Orange …


 

 

Documents de cours

Stéphane Rousset (2022-2023) : Cours Total, (articles très optionnels Art1, Art2,Art3,Art4,)

Laurent Torlay : cours1, cours 2 & cours 3

 

   
Mots clefs :

mémoire localisée - mémoire distribuée, Notion de généralisation, Connexion entre Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique, Fondement de l’apprentissage automatique, Apprentissage supervisé , Apprentissage non supervisé.

 

:


Compétences acquises :

Savoir évaluer une modélisation au regard des données expérimentales et neuropsychologiques,

Savoir mettre en œuvre et optimiser un apprentissage
automatique

 

Enseignants
(Coordonnées, Site Web)



Laurent Torlay
(CR CNRS LIG)

Stéphane Rousset

(MCF UGA)

 

 

 

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 Stephane.Rousset@univ-grenoble-alpes.fr - Dernière mise à jour le : 17 janvier 2018.