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Revue d'Information Scientifique et Technique

Archives de Mot-Clé : Apprentissage

Culture Technologique et Apprentissage à l’Université : L’Anxiété des Utilisateurs

Le progrès engendre un bouleversement sans précédent sur tous les plans. L’intégration des technologies à l’université donne de nouvelles dimensions à l’apprentissage et au développement. La prolifération des produits technologiques et des ressources numériques génère de vraies mutations quant aux usages, aux tâches et aux comportements. Les enseignants et les étudiants cherchent à se positionner dans ce nouvel espace pédagogique et scientifique en perpétuels changements rapides pour pouvoir apprendre tout au long de leur vie. Les technologies entraînent avec elles quelques difficultés qui inquiètent, parfois angoissent, leurs utilisateurs. Quelles sont ces difficultés ? Leur origine ? Est-il important d’utiliser les technologies, ou plutôt de savoir comment les utiliser ? Peut-on réduire l’inquiétude des utilisateurs des technologies ? Ces questions pertinentes sont traitées à travers une approche descriptive enrichie de résultats d’une enquête menée à l’université de Constantine.

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Reconnaissance hors ligne des chiffres manuscrits isolés par l’approche Neuro-Génétique

Notre travail s’inscrit dans le cadre d’une contribution pour résoudre les problèmes d’apprentissage des classifieurs neuronaux, il vise à intégrer les algorithmes génétiques (AG) dans la phase d’apprentissage du réseau de neurones (NN) en remplaçant totalement l’algorithme classique par une technique stochastique inspirée de la théorie d’évolution. L’apport de la méthode génétique a permet d’améliorer les performances du classifieur neuronale classique avec principalement un taux de reconnaissance de 97.1%.

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Détection etreconnaissance des visages basée sur les réseaux de neurones artificiels

Le but de cet article est de montrer que le problème de détection et de reconnaissance des visages peut être résolu efficacement en utilisant une approche implémentée avec les réseaux de neurones (NN) artificiels, et basée sur les modèles des visages. Ces modèles sont considérés comme des exemples d’apprentissage pour le réseau de neurones. Dans le contexte de cet article, un visage est défini comme la surface d’un solide partiellement déformable.Deux approches : l’une géométrique, l’autre neuronale, ont été implémentées et leurs performances comparées. La conception d’une architecture d’un réseau de neurones ne repose sur aucun modèle donné, plutôt elle est heuristique. On a donc essayé plusieurs versions d’architecture des réseaux de neurones ; en effet il y a plusieurs combinaisons pour aboutir à une architecture qui peut résoudre efficacement un problème donné.

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Utilisation des cartes auto-organisatrices de Kohonen dans la recherche documentaire

La quantité toujours croissante de données textuelles nécessite un effort constant pour la mise au point de méthode de stockage et de consultation afin que la totalité des informations conservées reste accessible de manière satisfaisante. Dans ce travail nous nous intéressons à la conception et la réalisation d’un système de consultation et de classification automatique de données bibliographiques. Ce système utilise la théorie des réseaux de neurones et plus précisément les cartes auto-organisatrices de Kohonen. Ces cartes permettent le classement d’objets tout en produisant des cartes de densités qui forment les fondements du système de consultation et de navigation à travers la base de données.

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