PUBLIC MARKS from parmentierf with tag apprentissage

Un bot de Rollo Carpenter, qui expose ses "pensées".

Puisqu'Achille n'est plus tout à fait Achille, je l'ai rebaptisé Patrocle. Dans l'Illiade, Patrocle est le meilleur ami d'Achille. Et puis cela colle bien avec la filiation d'Achille puisque François Parmentier a aussi écrit un nouveau bot appelé Ector.

Pandora has very little knowledge, but learns everything you type. She learns through mimicry and context association.

Dante is the successor to CoLIn and Leo. A lot of improvements have been made including a seperate vocubulary and memory, subject linking, improved accuracy, better input parsing and greater response relevance. Dante still learns everything he says from natural conversation without additional input or artificial ranking and can learn and speak any language.

Assimilia est un véritable outil en ligne de mémorisation, qui s'adapte automatiquement à vous pour un apprentissage ludique progressif et personnalisé.

Small Basic is a project that's aimed at bringing "fun" back to programming. By providing a small and easy to learn programming language in a friendly and inviting development environment, Small Basic makes programming a breeze. Ideal for kids and adults alike, Small Basic helps beginners take the first step into the wonderful world of programming.

An interesting presentiation at Google Tech Talks about different interfaces to query semantic data. Casual users were presented with 4 increasingly formal systems: keyword search, natural language search, controlled language search, and a graphical interface to build query patterns. Interestingly enough, the users liked natural language best, although keyword queries gave more accurate results.

PyBorg est un bot parlant écrit en python. Il s'agit d'un programme capable de se connecter sur IRC, qui enregistre les phrases et les structures qu'il peut lire, et se sert de ces données pour générer des réponses quand on lui parle. Il utilise le principe des chaînes de Markov pour générer les réponses. Malheureusement, le programme a aujourd'hui disparu du net ( on peut encore le trouver sur le wiki404[1]. J'ai repris ledéveloppement, et propose aujourd'hui une nouvelle version "enrichie".

ECTOR is a learning chatterbot. pyECTOR is its python version.

Language-learning techniques designed for children are being used in a bid to break new ground by developing algorithms that enable robots to learn and understand concepts. As part of the project by Plymouth University researchers, two robots will be built featuring software that allows them to interact with each other to exchange learned information like humans.

This introductory textbook on reinforcement learning is targeted toward engineers and scientists in artificial intelligence, operations research, neural networks, and control systems, and we hope it will also be of interest to psychologists and neuroscientists.

les chatterbots, c’est-à-dire ces robots de dialogues capables de discuter en langage naturel avec les humains, n’ont qu’un répertoire limité et ne semblent pas bien intelligents. L’une des voies possibles pour augmenter leurs capacité seraient de les connecter à une “base de connaissance” visant à leur donner un peu de “sens commun”.

Le projet AIMA (Artificial Intelligence and Multi-Agents) est né des réflexions menées par un groupe de travail pluridisciplinaire au sein du laboratoire de recherche en informatique LORIA de Nancy. En associant la “promesse d’intelligence”, devenue crédible, de l’Intelligence Artificielle, aux dernières avancées scientifiques en matière d’organisation et de communication des systèmes (multi-agents), nous avons imaginé un concept d’assistant domestique intelligent par apprentissage collectif (ou supervisé) via Internet. La machine, comme l’Humain, devient perfectible en progressant tout au long de son “existence”. L’Intelligence Artificielle au service des Hommes est la profession de foi de AIMA.

Bienvenue sur le site du projet Betabot. Ici vous pourrez découvrir en quoi consiste ce projet et même tester le résultat.

Définitions et caractérisations de modèles à base d'analogies pour l'apprentissage automatique des langues naturelles

Due à la physicienne et philosophe des sciences Mioara Mugur-Schächter, la Méthode de Conceptualisation Relativisée (dite MCR) a été élaborée progressivement à partir de 1982 . Ce travail constitue selon nous une révolution dans la façon de se représenter les processus d'acquisition de la connaissance et par conséquent, la "réalité" ou le "monde" objet de cette connaissance.

mémoire dans le domaine de l'Intelligence Artificielle et plus particulièrement du Reinforcement Learning, une des nombreuses techniques propre à l'IA.

Ces deux logiciels vous offrent: des leçons pour apprendre comment taper avec quels doigts, des exercices systématiques de dactylographie et des jeux d’arcade très amusants pour améliorer vos performances. Ces logiciels sont open source (GPL) donc pas de souci de piratage. Ils fonctionnent en français aussi bien qu’en anglais, avec clavier azerty comme avec clavier qwerty (ou autre): il suffit d’aller cocher les bonnes options dans les menus de configuration. Ca tourne sous Windows comme sous linux.

Marvin est le bot du serveur fritalk.com. Grâce à lui, vous allez pouvoir afficher votre statut Jabber sur internet (site, blog, forum...), mais aussi discuter avec quelqu'un quand vos amis ne sont pas là (ou si vous n'avez pas d'amis :-().

Convo is an experimental conversational system, a computer program that you can chat with. We're currently in the process of teaching our character Ditto the donkey to understand the basics of English.

The main objective of the project is to devise machine learning technologies: * for the reliable categorisation of generic object classes in real-world images * and for the interpretation of events in video data.

The objective is to build a Europe-wide Distributed Institute which will pioneer principled methods of pattern analysis, statistical modelling and computational learning as core enabling technologies for multimodal interfaces that are capable of natural and seamless interaction with and among individual human users. At each stage in the process, machine learning has a crucial role to play. It is proving an increasingly important tool in Machine Vision, Speech, Haptics, Brain Computer Interfaces, Information Extraction and Natural Language Processing; it provides a uniform methodology for multimodal integration; it is an invaluable tool in information extraction; while on-line learning provides the techniques needed for adaptively modelling the requirements of individual users. Though machine learning has such potential to improve the quality of multimodal interfaces, significant advances are needed, in both the fundamental techniques and their tailoring to the various aspects of the applications, before this vision can become a reality. The institute will foster interaction between groups working on fundamental analysis including statisticians and learning theorists; algorithms groups including members of the non-linear programming community; and groups in machine vision, speech, haptics, brain-computer interfaces, natural language processing, information-retrieval, textual information processing and user modelling for computer human interaction, groups that will act as bridges to the application domains and end-users.