Gotowe bibliografie tematyczne / Intelligence artificielle neuro-symbolique

Spis treści

  1. Artykuły w czasopismach
  2. Rozprawy doktorskie

Gotowa bibliografia na temat „Intelligence artificielle neuro-symbolique”

Autor: Grafiati
Data publikacji: 7 września 2024
Data aktualizacji: 31 lipca 2025

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Artykuły w czasopismach na temat "Intelligence artificielle neuro-symbolique"

1

Hanson, David, and Nivine Mussa. "Artificial Intelligence and E-Negotiation - A Study of Intercultural Negotiation Through the Humanoid Sophia." February 2, 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.14789140.

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Cet article explore l'évolution des négociations traditionnelles vers les E-négociations, en mettant en lumière l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur les interactions interculturelles. L'étude se concentre sur Sophia, un humanoïde alimenté par l'IA, célèbre pour ses capacités expressives et ses interactions multimodales. Grâce à des outils avancés d'IA, comme le framework neuro-symbolique de Hanson-AI, Sophia a participé à une E-négociation avec un interlocuteur tunisien, r&e
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Rozprawy doktorskie na temat "Intelligence artificielle neuro-symbolique"

1

Osório, Fernando Santos. "Inss : un système hybride neuro-symbolique pour l'apprentissage automatique constructif." Grenoble INPG, 1998. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004899.

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Plusieurs méthodes ont été développées par l'Intelligence Artificielle pour reproduire certains aspects de l'intelligence humaine. Ces méthodes permettent de simuler les processus de raisonnement en s'appuyant sur les connaissances de base disponibles. Chaque méthode comporte des points forts, mais aussi des limitations. La réalisation de systèmes hybrides est une démarche courante Qui permet de combiner les points forts de chaque approche, et d'obtenir ainsi des performances plus élevées ou un champ d'application plus large. Un autre aspect très important du développement des systèmes hybride
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2

Bhuyan, Bikram Pratim. "Neuro-symbolic knowledge hypergraphs : knowledge representation and learning in neuro-symbolic artificial intelligence." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASG024.

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L'intégration du raisonnement symbolique et de l'apprentissage neuronal en Intelligence Artificielle (IA) est devenue de plus en plus cruciale à mesure que la demande de modèles capables de gérer des données complexes, dynamiques et interconnectées croît. Alors que les approches traditionnelles ont fait des progrès dans ces domaines séparément, un cadre unifié combinant ces paradigmes est essentiel pour faire progresser la capacité de l'IA à interpréter, apprendre et prédire dans des environnements réels.Malgré les avancées des modèles symboliques et neuronaux, la littérature existante révèle
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3

Hubert, Nicolas. "Mesure et enrichissement sémantiques des modèles à base d'embeddings pour la prédiction de liens dans les graphes de connaissances." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0059.

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Les modèles d'embeddings à base de graphes de connaissances ont considérablement gagné en popularité ces dernières années. Ces modèles apprennent une représentation vectorielle des entités et des relations des graphes de connaissances (GCs). Cette thèse explore spécifiquement le progrès de tels modèles pour la tâche de prédiction de lien (PL), qui est d'une importance capitale car elle se retrouve dans plusieurs applications telles que les systèmes de recommandation. Dans cette thèse, divers défis liés à l'utilisation des modèles d'embeddings de GCs pour la PL sont identifiés : la rareté des r
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4

Osorio, Fernando Santos. "INSS : un système hybride neuro-symbolique pour l'apprentissage automatique constructif." Phd thesis, 1998. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004899.

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Streszczenie:
Plusieurs méthodes ont été développées par l'Intelligence Artificielle pour reproduire certains aspects de l'intelligence humaine. Ces méthodes permettent de simuler les processus de raisonnement en s'appuyant sur les connaissances de base disponibles. Chaque méthode comporte des points forts, mais aussi des limitations. La réalisation de systèmes hybrides est une démarche courante Qui permet de combiner les points forts de chaque approche, et d'obtenir ainsi des performances plus élevées ou un champ d'application plus large. Un autre aspect très important du développement des systèmes hybride
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