La Maison des mathématiques et de l’informatique (MMI) de Lyon est un centre de médiation scientifique unique France créé par le Labex MILYON (Laboratoire d’excellence en Mathématiques et Informatique fondamentale de LYON) porté par l’Université de Lyon dans le cadre de l'IDEXLYON. Celle-ci a pour objectif de sensibiliser le grand public aux sciences mathématiques et informatique à travers des activités ludiques et variées (conférences, expositions, ateliers, clubs...) pour tous les publics (scolaires, étudiants, jeunes, grand public...) pour une expérience nouvelle !
Outre ses activités de médiation, le Labex MILYON, quant à lui, rassemble dans une dynamique de projets et de développement les mathématiciens et informaticiens de Lyon et de St-Etienne. Avec ses 350 chercheurs issus des laboratoires ICJ, LIP et UMPA, le labex favorise la recherche pluridisciplinaire et la formation d’excellence, faisant ainsi de Lyon un centre de recherche maths-info « made in France » de référence.
@@MMIdeLyon Merci pour votre réponse, mais un octaèdre n'a-t-il pas exactement huit faces ? Suite à votre réponse, je suppose qu'il y a un lien entre le polyèdre construit et un octaèdre étoilé, mais je suis preneur d'explications et de références complémentaires. Bonne journée.
Bullshit! "Tous le monde n'est pas capable de reconnaitre un chat de madagascar", "de conduire une voiture". Et vos neurone d'écrire un poème, un roman un thèse de philo, peindre des toiles de maitres, faire cuir un oeufs, aller, soyons fou, faire l'amour, oula la la... Et je ne vous parle pas de reproduction de l'espèce, de l'instinct de survie, bla bla bla. Terminator Matrix ? L'inversion accusatoire. Le cerveau humain est peut et même surement à l'heure actuel l'outil le plus doué pour l'apprentissage. Les neurones artificiels apprennent peut être plus vite, mais il est faux de dire que l'humain (tout le monde) n'est pas capable de. A partir du moment où il y a apprentissage, on peut faire ce que l'on veut nous humains. Après que la machine fasse "mieux" que l'humain. Et bien demandez lui de réfléchir à : Le mieux est l'ennemi du bien. Moi à l'école c'était toujours Elève dissipé peut mieux faire! Ça commence à bien faire ces neurone qui peuvent que pouvoir faire mieux et pas bien. Le bien étant un concept très humain.
Si j'ai bien compris on est à la recherche de construire des réseaux Neuronaux pour faire de la prédiction c'est bien ça? 16:35 "A priori tout le monde interagi avec tous le monde..." Première lapalissade. Puis on arrive au problème des interactions "loin" "qu'il faut résumer grossièrement !" (la perte de données à la compression on s'en fiche, personne y verra que du feu, des pierres, et des massues). Et c'est là le début de l'erreur dans votre bazar. En Physique (ne tuer pas les physiciens SVP) plus on regarde loin plus on va voir dans le passé. Refuser cet obstacle c'est se planter dès le départ. Ensuite c'est l'apothéose l'exemple Russe, "Si la Russie a des tensions politiques avec la France, (le contraire est plus exact en 2023) "ça peut influencer votre vie". (tu m'étonnes l'essence à 2,30 le litre, le Gaz liquéfié, et l'électricité au charbon ça complique beaucoup de choses élémentaires) "On est capable de casser les explosions en regroupant les éléments à différentes échelles." Le temps étant l'échelle principale pour la compréhension des "éléments". Mais qui à le temps aujourd'hui de savoir, et pouvoir, analyser correctement et réellement dans le temps ? A l'heure où on efface l'histoire par pans entiers de l'histoire réelle, de faits qui ce sont réellement déroulés, faits donc causes... au profit d'une histoire fiction qui va arranger les commanditaires du logiciel à développer. Pas facile n'est ce pas? Il en faut des Neurones neutres pour ça. De la neutralité dans le math, touvez-en. Sinon vous allez comme toujours prédire de la science fiction.
Il serait intéressant pour les plus aguerris d'avoir une petite justification du caractère hyperbolique de la construction. Peut-on considérer que le 1er collage fait arriver à une situation de type "chaînette" par exemple ?
03:47 Changement de paradigme 05:15 IA, capacité de faire de la prediction 06:21 se retrouver dans un cadre, géométrique 06:54 un questionnaire, 30.000 personnes, deuxième cohorte, prédire les réponses 09:24 problématique
Je m’étais intéressé au sujet dans les années 90 et je confirme qu’il y avait matière à ne pas y croire! Je suis très impressionné par les progrès réalisés et fasciné par les questions mathématiques sous-jacentes. Je ne serais pas étonné qu’à terme, les réponses à ces questions mènent à une interprétation beaucoup plus convaincante de la mécanique quantique que celle de Copenhague. C’est une vidéo dense et très intéressante.
Ce serait excellent si cette vidéo pouvait être ajoutée à Wikimedia commons. Malheureusement, il y a peu d'informations sur ce théorème dans Wikipedia et une telle illustration aide vraiment à comprendre.
Bonne conférence gâchée par un son tellement mauvais qu'on entend plus les types enrhumés et mal élevés qui toussent ou reniflent dans les microphones de droite et de gauche que le conférencier.
Je tiens à présenter mes excuses concernant le miniblog et à en préciser la situation. Ce miniblog avançait, beaucoup plus lentement que prévu mais avançait néanmoins, jusqu'à février, moment où j'ai perdu ma page web de l'ENS Lyon. Il semble que celle-ci ne reviendra pas. Je pourrai récupérer le contenu de cette page web, mais faute de sauvegardes régulières de ma part, cela requerra que j'effectue un certain nombre de démarches. Le miniblog sera donc a priori hébergé sur la seconde adresse de la slide de remerciement, à savoir "www.lpsm.paris/pageperso/martineau/SML.html ". Pour l'heure, ce site web n'est pas encore créé. Diverses raisons font qu'avancer rapidement/prochainement sur ce projet me paraît compromis. Je vise plutôt un blog en ligne et complet pour fin septembre. Je posterai un message ici-même, dans cette section commentaire, lorsque le blog sera de nouveau accessible en ligne (avec le contenu rédigé jusqu'alors). Je remercie les personnes intéressées par ce miniblog d'une part de leur intérêt, et d'autre part de leur patience et leur compréhensivité.
Comment peut-on diffuser un sujet aussi intéressant avec une prise de son qui oblige à deviner la plupart des mots ? Existe-t-il un verbatim de cette conférence ?
Parce que des résultats récents montrent que dans les espaces de recherche concernés, qui sont de grandes dimensions, les optima locaux sont en fait aussi "bons" (en terme d'erreur commise par le réseau) que l'optimum global. Donc, on peut se contenter des optima locaux ! Pourquoi ? aucune certitude encore; en réalité, on ne comprend pas bien encore les propriétés de ces espaces de recherche: les optima formeraient des "surfaces" (manifold/variété) qui traversent l'espace; la proba d'avoir un vrai optimum local serait faible, car il y aurait souvent au moins une dimension avec un gradient qui va dans l'autre sens, etc, bref, encore beaucoup de choses à comprendre !
Mais s'il vous plait, S'IL VOUS PLAiT, monsieur, faites un cours en ligne pour apprentissage. On veut plus de ces cours applicatifs qui n'osent pas toucher aux mathematiques. Ou peut-on trouver plus de ressources (conferences, livres, cours) de ce type?
Stéphane Mallat est professeur au Collège de France et y donne justement un cours sur le sujet, encore jusqu'au 20 mars. Ce cours est accessible en ligne à l'adresse suivante: www.college-de-france.fr/site/stephane-mallat/_course.htm
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