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LUM lu

#73 : Créativité naturelle

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03min |12/11/2024
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Description

Créativité naturelle

L'intelligence artificielle peut-elle se montrer créative ? Pour le chercheur Charles Lecellier et le photographe Harald Schmidt, si l'IA peut se révéler surprenante, la créativité humaine est irremplaçable.

Combiner l'apprentissage statistique et la biologie moléculaire pour mieux comprendre la régulation du génome, c’est le but de Charles Lecellier, chercheur à l’Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier et au Laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier. « Dans le cadre des actions de sensibilisation que nous menons, nous avons voulu illustrer l’idée qu’actuellement les algorithmes de machine learning sont limités par les données d’apprentissage », souligne le chercheur...


_________________________ 

LUM 22 / Portraits d'IA 🧠🦾

Intelligence artificielle ? Si l’expression est sur toutes les lèvres, quelle réalité recouvre-t-elle vraiment ? Dans ce numéro 22 du magazine LUM nous vous expliquons les bases de l’IA, des algorithmes au réseau de neurones qui la compose, en passant par les spécificités de l’IA fédéré ou de l’IA symbolique. En parcourant différents projets menés dans nos labos nous vous montrons la diversité des services qu’elle peut offrir à la science, à la société et à la connaissance en général, sans oublier d’en interroger les usages et leurs conséquences. Entrez dans le réseau en écoutant LUM !


_________________________ 

📌  Retrouvez l'article : https://www.umontpellier.fr/articles/creativite-naturelle

📌  Retrouvez tous les articles des magazines LUM : https://www.umontpellier.fr/?type-contenu=magazine-lum   


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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L'intelligence artificielle peut-elle se montrer créative ? Pour le chercheur Charles Lecellier et le photographe Harald Schmidt, si l'IA peut se révéler surprenante, la créativité humaine est irremplaçable.

Combiner l'apprentissage statistique et la biologie moléculaire pour mieux comprendre la régulation du génome, c’est le but de Charles Lecellier, chercheur à l’Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier et au Laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier. « Dans le cadre des actions de sensibilisation que nous menons, nous avons voulu illustrer l’idée qu’actuellement les algorithmes de machine learning sont limités par les données d’apprentissage », souligne le chercheur...


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Combiner l'apprentissage statistique et la biologie moléculaire pour mieux comprendre la régulation du génome, c’est le but de Charles Lecellier, chercheur à l’Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier et au Laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier. « Dans le cadre des actions de sensibilisation que nous menons, nous avons voulu illustrer l’idée qu’actuellement les algorithmes de machine learning sont limités par les données d’apprentissage », souligne le chercheur...


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