Cercle de partage de l'IA

人工智能公平性是确保人工智能系统在设计、开发、部署和运行的整个生命周期中，能以公正、无偏见的方式对待所有个体和群体的跨学科领域。

元学习（Meta-Learning），或称为学习如何学习，是机器学习领域的重要分支，专注于开发能快速适应新任务的学习算法。

La sécurité de l'intelligence artificielle (sécurité de l'IA) est un domaine interdisciplinaire de pointe qui vise à garantir que les systèmes d'intelligence artificielle, en particulier ceux qui sont de plus en plus puissants et autonomes, agissent de manière fiable et prévisible tout au long de leur cycle de vie, conformément aux intentions humaines, sans conséquences néfastes.

L'apprentissage auto-supervisé (SSL) est un paradigme d'apprentissage émergent dans le domaine de l'apprentissage automatique, dont l'idée centrale est de générer automatiquement des signaux supervisés à partir de données non étiquetées et de former des modèles pour apprendre des représentations utiles des données.

La superintelligence artificielle (ASI) est un système intelligent qui surpasse l'intelligence humaine, avec des capacités qui dépassent celles des humains dans tous les domaines, y compris la cognition, la créativité, la résolution de problèmes et la prise de décision.

L'apprentissage par transfert (TL) est une branche importante dans le domaine de l'apprentissage automatique. L'idée principale est d'appliquer les connaissances acquises dans une tâche ou un domaine à une autre tâche ou un autre domaine connexe mais différent.

La gouvernance de l'IA est un cadre global couvrant la technologie, l'éthique, le droit et la société, qui guide, gère et supervise efficacement l'ensemble du cycle de vie des systèmes d'IA - de la conception au déploiement et à l'utilisation finale, en passant par le développement. L'objectif principal n'est pas d'entraver l'innovation technologique, mais de veiller à ce que le développement et l'application des technologies de l'IA commencent...

L'apprentissage semi-supervisé est une branche importante dans le domaine de l'apprentissage automatique, qui utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées pour co-entraîner un modèle afin d'améliorer l'effet d'apprentissage et la capacité de généralisation.

L'apprentissage non supervisé est une branche importante de l'apprentissage automatique qui se concentre sur le traitement d'ensembles de données qui ne sont pas pré-étiquetés.

L'apprentissage par renforcement est une branche importante de l'apprentissage automatique, dont l'objectif est de permettre aux intelligences d'apprendre de manière autonome à prendre des décisions optimales afin de maximiser les récompenses cumulées à long terme grâce à une interaction continue avec leur environnement.