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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que l'apprentissage en ligne

L'apprentissage en ligne fait référence au processus éducatif et d'apprentissage effectué via Internet. Au cours des dernières années, avec l'avancement rapide de la technologie et l'accessibilité généralisée d'Internet, l'apprentissage en ligne est devenu une forme éducative significative.


Les origines de l'apprentissage en ligne remontent aux années 1990, lorsque les institutions éducatives ont commencé à explorer la possibilité de cours en ligne avec l'émergence du web. Aujourd'hui, l'apprentissage en ligne s'applique non seulement à l'enseignement supérieur, mais également à la formation professionnelle et à l'éducation continue. Selon les statistiques, la taille du marché de l'apprentissage en ligne continue de croître et devrait s'étendre dans les années à venir.


Le fonctionnement principal de l'apprentissage en ligne comprend généralement des cours vidéo, des discussions en ligne, des soumissions de devoirs et des interactions en temps réel. De nombreuses plateformes offrent des matériaux d'auto-apprentissage et des tests en ligne pour aider les étudiants à maîtriser les connaissances. Dans des scénarios typiques, les étudiants peuvent accéder au contenu des cours à tout moment et en tout lieu, participer à des discussions en ligne et même interagir avec des collègues du monde entier.


Cependant, l'apprentissage en ligne a aussi ses avantages et ses inconvénients. Les avantages incluent la flexibilité, la commodité et la diversité des ressources ; tandis que les inconvénients peuvent impliquer un manque d'interaction en face-à-face, une motivation d'apprentissage insuffisante et des problèmes techniques. De plus, les tendances futures de l'apprentissage en ligne pourraient inclure des expériences d'apprentissage plus personnalisées, l'application de l'intelligence artificielle et l'introduction de technologies de réalité virtuelle. Les étudiants doivent prêter attention à la qualité des cours, à la crédibilité des plateformes et à leurs propres habitudes d'apprentissage lors du choix de l'apprentissage en ligne.