Auto-apprentissage de l'utilisation des outils de l'IA pour améliorer la qualité professionnelle en se basant sur les fondements biologiques et artificiels de l'apprentissage
Ressources
Fondements Biologiques de l'Apprentissage
Les neurones miroirs : S'activent quand on observe une action et permettent l'apprentissage par imitation.
La plasticité neuronale : Capacité du cerveau à modifier ses connexions en fonction de l'expérience.
Les neurotransmetteurs : Comme la dopamine qui joue un rôle dans la motivation et la mémorisation.
La mémoire procédurale : Pour les automatismes et les compétences motrices.
La mémoire déclarative : Pour les connaissances et les faits.
Les circuits de récompense : Qui renforcent les comportements bénéfiques.
Les périodes sensibles : Moments où l'apprentissage de certaines compétences est facilité.
Fondements Artificiels de l'Apprentissage
Les réseaux de neurones artificiels : Qui s'inspirent de la structure du cerveau.
L'apprentissage supervisé : Entraînement avec des données étiquetées (comme apprendre à identifier des images).
L'apprentissage par renforcement : L'IA apprend par essai-erreur et récompenses (comme dans les jeux).
L'apprentissage non supervisé : Découverte de patterns sans étiquettes.
Les fonctions d'activation : Qui déterminent si un neurone artificiel s'active ou non.
Les couches de traitement : Qui permettent d'extraire des caractéristiques de plus en plus complexes.
La rétropropagation : Méthode d'ajustement des connexions pour minimiser l'erreur.