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Apprentissage, des principes naturels aux méthodes artificielles

 
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    Présentation

    Apprentissage, des principes naturels aux méthodes artificielles est consacré à l'apprentissage au sens large, c'est-à-dire aux mécanismes d'acquisition de connaissances et d'adaptation aux informations nouvelles et aux changements d'environnement. Il constitue un recueil de textes exceptionnels illustrant la variété des acceptions et des rôles du concept d'apprentissage au travers de disciplines très diverses. On y trouvera des discussions épistémologiques, des modélisations de mécanismes naturels (mouvements du corps, langues) et d'acquisitions de connaissances (droit, médecine, économie), des descriptions d'outils d'extraction de connaissances, de systèmes experts et d'autres systèmes artificiels d'apprentissage. Les textes sont en français ou en anglais avec un résumé dans l'autre langue. Certains sont clairement interdisciplinaires, d'autres plus disciplinaires. Les uns présentent des applications, les autres ont un contenu conceptuel ou méthodologique. Tous visent à favoriser une meilleure écoute entre disciplines et à créer des synergies nouvelles. Les auteurs Cet ouvrage a été rédigé collectivement sous la direction de Gilbert Ritschard, professeur de statistiques pour les sciences sociales à l'Université de Genève, André Berchtold et François Duc de l'Université de Genève, Djamel A. Zighed de l'Université de Lyon 2.

    Sommaire

    De l'apprentissage naturel à l'apprentissage artificiel : organisation de l'ouvrage, G. Ritschard Y a-t-il des principes naturels de l'apprentissage? Sur quelques thèmes de la philosophie de l'éducation, D. Parrochia Modèles d'intelligence naturelle dans les apprentissages au XVIIIe siècle : entre biologie et mécanique, A. Vergnioux Sencory-Motor Learning, Planning and Timing, D. Bullock Early Development of Natural-Language-Processing Abilities as a Key to Up-bringing of Children without Conflicts, V. A. Fomichov and 0. S. Fomichova L'alchimie du réel et de l'artificiel dans l'apprentissage du droit, V. Fortier Elaboration d'outils dans l'apprentissage de contenus environnementaux, S. Dionnet The Representation of Emotion in Long Term Memory, C. Padovan and R. Versace Knowledge Acquisition in Long Term Memory: Activation and Construction of Traces, B. Nevers and R. Versace Feature Selection for a Gait Identification Model, M. Sebban, S. Rabaséda and D. A. Zighed Représentation et apprentissage des processus de décision en médecine : une approche à base de cas, J. Colloc et C. Sybord Conception de logiciels de simulation en gestion : méthodes et outils, B. Bisson Learning Rational Expectations under Computability Constraints, S. E. Spear Expectations in an OG Economy: the Log-Linear Case, F. Duc and C. Ghiglino Learning in Multiple Objective Optimisation, B. Rustem Uncovering Heterogeneity in Behavioral Strategies, M. A. El Gamal and D. M. Grether Learning in Markov Chains, A. Berchtold Apprentissage génétique hybride de chaînes de Markov cachées T. Brouard, M. Slimane, G. Venturini et J.-P. Asselin de Beauville Mesures P.R.E. dans les graphes d'induction : une approche statistique de l'arbitrage généralité-précision, R. Rakotomalala et D. A. Zighed Algorithmes génétiques en recherche d'informations, D. Vrajitoru Modèles évolutifs pour la perception artificielle des sons et des images, H. Kabré, J. Caelen et A. Spalanzani Computational Models of Evolutionary Learning , P. G. K. Reiser, Limits of Isotropic Bias in Natural and Artificial Models of Learning, J.-L. Dessalles A Semantic Formalism Based on a Dynamic Associative Network with Learning Capacities, A. Bassi A. Une théorie de l'apprentissage fondée sur l'auto-organisation par coopération, P. Glize, M.-P. Gleizes et V. Camps Elaboration d'un outil pédagogique intégrant un moniteur d'événements, A. Benhouhou Raisonnement à partir de cas, restructuration et inhibition de connaissances : l'apprentissage d'un nouveau dispositif, T. Bollon et M. Petitjean

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