Semaine 3 Flashcards
Un des premiers partisans de Freud qui quitte le camp freudien et créé sa propre théorie de la personnalité
Il mettait l’accent sur l’esprit conscient et la création individuelle d’une vision du monde de fictions directrices et d’un style de vie, démarche qui permet de surmonter les sentiments d’infériorité et de chercher la perfection.
Alfred Adler
Selon Adler, compenser une faiblesse en développant des forces dans d’autres domaines
Compensation
Selon Adler, l’état dans lequel se trouve une personne quand les sentiments d’infériorité la dépasse au lieu de la motiver à réussir
Complexe d’inferiorité
Préoccupation envers les autres humains humains et la société qui, selon Adler, caractérise un style de vie sain
Intérêt social
Selon Adler, sentiment auquel tous les êtres humains tentent d’échapper en devenant puissants et supérieurs
Sentiment d’inferiorité
Selon Adler, la composante de la personnalité qui accorde aux individus la liberté de choisir leur destin
Soi créatif
Selon Adler, façon de vivre qu’une personne choisit pour atteindre. Les objectifs dérivés de sa vision du monde.
Style de vie
Selon Adler, la transformation d’une faiblesse en force
Surcompensation
Le plus récent type d’intelligence artificielle qui utilise les systèmes artificiels de neurones appelés “réseaux neuronaux”.
Contrairement à la GOFAI, qui employait le traitement séquentiel de l’information selon des règles particulières, ce dernier utilise le modele du cerveau. C’est-à-dire que le traitement d’information au sein d’un réseau neuronal est distribué à l’intérieur de tout le réseau.
Comme le cerveau, les réseaux neuronaux sont capables d’apprendre, ce qui n’était pas le cas de la GOFAI
Connexionisme
Affirmation de Hebb selon laquelle les neurones du cerveau qui sont simultanément/successivement actifs s’associent.
Un type de réseau neuronal applique cette règle en adoptant un poids mathématique des unités qui sont actives simultanément ou consécutivement.
Le résultat est qu’un entrée de données systématiques produit un sortie de données systématiques.
Règle de Hebb
Système d’unités d’entrée, d’unités cachées et d’unités de sortie capable d’apprendre si les poids mathématiques des unités sont systématiquement modifiés soit selon la règle de Hebb, soit par rétropropagation
Réseau neuronal
Réseaux neuronaux programmés pour apprendre en réduisant systématiquement la différence entre les données de sortie et certaines données de sortie attendues et représentées par un modèle ou par un “enseignant”.
Ces systèmes apprennent grâce à la rétroaction correctrice plutôt qu’en appliquant la règle de Hebb
Système de rétropropagation
