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Publié parAmable Martinet Modifié depuis plus de 10 années
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1 Réseaux (Ch. 7) Intelligence Artificielle (Ch. 14) Marianne Morris
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2 Réseaux et Internet Un réseau Ensemble dordinateurs connectés Échange dinformation et de ressources Nimporte quel genre dinformation peut être échangé Signaux radio, son, photos, films, etc.
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3 Réseaux Un réseau Un ensemble de systèmes indépendants connectés par des links de télécommunication Nœuds « nodes » ou hôtes « hosts » Des ordinateurs individuels sur un réseau
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4 Links de communication Un modem aide à échanger de linformation en passant de forme analogue à forme digitale, et vice versa
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5 Figure 7.1 Two Forms of Information Representation
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6 Figure 7.2 Modulation of a Carrier to Encode Binary Information
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7 Communication Links Dial-up phone links –Transmission rate: 56,000 bps (56 Kbps) Broadband –Transmission rate: Exceeding 256,000 bps (256 Kbps)
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8 Communication Links Options for broadband communications –Home use Digital subscriber line (DSL) Cable modem –Commercial and office environment Ethernet Fast Ethernet Gigabit Ethernet
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9 Figure 7.3 Transmission Time of an Image at Different Transmission Speeds
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10 Communication Links Wireless data communication –Uses radio, microwave, and infrared signals –Enables mobile computing –Types of wireless data communication Wireless local access network Wireless wide-area access network
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11 Local Area Networks Local Area Network ( LAN ) Connecter des appareils qui sont proches lun de lautre géographiquement Ex: même département ou édifice Le maître de lappareil est le même que celui de la communication
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12 Local Area Networks Local area network (LAN) –Connects hardware devices that are in close proximity –The owner of the devices is also the owner of the means of communications –Common wired LAN topologies Bus Ring Star
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13 Figure 7.4 Some Common LAN Topologies
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14 Local Area Networks Ethernet La technologie LAN est la plus commune Fait usage de topologie BUS Deux méthodes de construire un LAN Câble partagé « Shared cable » HUB s: très communs Ethernet HUB
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15 Figure 7.5 An Ethernet LAN Implemented Using Shared Cables
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16 Figure 7.6 An Ethernet LAN Implemented Using a HUB
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17 Wide Area Networks Wide Area Network ( WAN ) Connecter des appareils très loin géographiquement – à travers une ville ou même à travers locéan! Les utilisateurs de ces communications doivent acheter ces services
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18 Wide Area Networks Wide area networks (WANs) –Connect devices that are across town, across the country, or across the ocean –Users must purchase telecommunications services from an external provider –Dedicated point-to-point lines –Most use a store-and-forward, packet- switched technology to deliver messages
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19 Figure 7.7 Typical Structure of a Wide Area Network
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20 Figure 7.8(a) Structure of a Typical Company Network
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21 Figure 7.8(c) Hierarchy of Internet Service Providers ( ISP )
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22 Structure de lInternet Réseaux de réseaux interconnectés Inclus… « Nodes », LAN s, WAN s, « bridges », « routers » …et plusieurs niveaux de ISP
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23 Protocoles de communication Un protocole Un ensemble de règlements et de conventions dont on se met daccord pour pouvoir échanger de linformation efficacement et dune manière ordonnée TCP/IP Hiérarchie de protocole de l Internet Gouverne lopération de l Internet En a cinq « layers » de communication
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24 Figure 7.10 The Five-Layer TCP/IP Internet Protocol Hierarchy
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25 Intelligence Artificielle (Chapitre 14 Intro brève à lintelligence artificielle Pattern Recognition Robotiques Brain Tumour Growth Prediction
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26 Intro à l Intelligence Artificielle La construction de programmes informatiques qui sadonnent à des tâches qui sont, pour linstant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : lapprentissage perceptuel, lorganisation de la mémoire et le raisonnement critique Marvin Lee Minsky
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27 Projets en IA Robotiques Bioinformatiques Informatiques médicales Poker Web www.aicml.ca
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28 Le cerveau vs Recognition Un neurone Une cellule dans le cerveau qui peut… Recevoir du stimuli dautres neurones à travers les dendrites Envoyer du stimuli aux autres neurones à travers son axone
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29 Figure 14.4 A Neuron
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30 Recognition Chaque neurone dans le cerveau peut être considéré comme un système informatique très simple avec une seule sortie 0/1 Artificial Neural Network Un réseau parallèle de neurones simples connectés ensemble et qui ressemble aux systèmes biologiques…
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31 Robotiques
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32 Robotiques Robot Un système qui pourrait rassembler de linformation sensoriel dune manière autonome
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33 Robotiques Usage de robots Recherche Améliorer lapprentissage des algorithmes informatiques en IA Industrie Automobiles, disposer de bombes, exploration Médicale Chirurgie, classification de sang
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34 Brain Tumour Growth Prediction True positives False positives False negatives
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35 Predict Tumour Growth Why? Study tumour growth patterns Improve treatment planning initial tumour tumour 6 months later
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36 Incremental Growth Model Tumor
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37 Incremental Growth Model Tumor Neighbours
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38 Incremental Growth Model -++ -+ -+ -+ ++- Tumor
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39 Incremental Growth Model -++ -+ -+ -+ ++- Tumor Neighbours
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40 Incremental Growth Model -+ -+++ -++ -+- -+- -++-- ++ Tumor
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41 Incremental Growth Model -+ -+++ -++ -+- -+- -++-- ++ Tumor
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42 Features Patient features Tumour properties Voxel features Features of neighbouring voxels A total of 75 features patient tumour voxel
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43 CDM Classifier Voxel v becomes tumour given… q v = P Θ ( class ( v ) = tumour | e patient,e tumour,e v ) Features of the patient e patient the tumour e tumour the voxel and its neighbours e v patient tumour voxel v
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44 Experimental Procedure Training data Sample of voxels in volume-difference between two scans including 2-voxel border around the volume at the 2 nd time scan Volume-pairs for 17 patients Total of ½ million voxels We evaluate voxels encountered in diffusion process Cross-validation (17 patients) Original tumour Additional tumour growth
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45 System Performance Time 1 scan Time 2 scan CDM prediction Left to right: Slices from lower to upper brain True positives False positives False negatives
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