1 Réseaux (Ch. 7) Intelligence Artificielle (Ch. 14) Marianne Morris.
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Réseaux (Ch. 7)
Intelligence Artificielle (Ch. 14)
Marianne Morris
2
Réseaux et Internet
Un réseau Ensemble d’ordinateurs connectés Échange d’information et de
ressources N’importe quel genre d’information
peut être échangé Signaux radio, son, photos, films, etc.
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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
4
Links de communication
Un modem
aide à échanger de l’information en passant de forme analogue à forme digitale, et vice versa
5
Figure 7.1 Two Forms of Information Representation
6
Figure 7.2
Modulation of a Carrier to Encode Binary Information
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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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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Figure 7.3
Transmission Time of an Image at Different Transmission Speeds
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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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Local Area Networks
Local Area Network (LAN) Connecter des appareils qui sont
proches l’un de l’autre géographiquement
Ex: même département ou édifice
Le maître de l’appareil est le même que celui de la communication
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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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Figure 7.4
Some Common LAN Topologies
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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 » HUBs: très communs
Ethernet HUB
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Figure 7.5An Ethernet LAN ImplementedUsing Shared Cables
16
Figure 7.6
An Ethernet LAN Implemented Using a HUB
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Wide Area Networks
Wide Area Network (WAN) Connecter des appareils très loin
géographiquement – à travers une ville ou même à travers l’océan!
Les utilisateurs de ces communications doivent acheter ces services
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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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Figure 7.7
Typical Structure of a Wide Area Network
20
Figure 7.8(a)
Structure of a Typical Company Network
21
Figure 7.8(c)Hierarchy of Internet Service Providers (ISP)
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Structure de l’Internet
Réseaux de réseaux interconnectés
Inclus… « Nodes », LANs, WANs, « bridges »,
« routers » …et plusieurs niveaux de ISP
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Protocoles de communication Un protocole
Un ensemble de règlements et de conventions dont on se met d’accord pour pouvoir échanger de l’information efficacement et d’une manière ordonnée
TCP/IP Hiérarchie de protocole de l’Internet Gouverne l’opération de l’Internet En a cinq « layers » de communication
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Figure 7.10
The Five-Layer TCP/IP Internet Protocol Hierarchy
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Intelligence Artificielle(Chapitre 14
Intro brève à l’intelligence artificielle
Pattern Recognition Robotiques Brain Tumour Growth Prediction
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Intro à l’Intelligence Artificielle
La construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique
Marvin Lee Minsky
27
Projets en IA
Robotiques Bioinformatiques Informatiques médicales Poker Web
www.aicml.ca
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Le cerveau vs Recognition
Un neurone
Une cellule dans le cerveau qui peut…
Recevoir du stimuli d’autres neurones à travers les dendrites
Envoyer du stimuli aux autres neurones à travers son axone
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Figure 14.4
A Neuron
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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Robotiques
32
Robotiques
Robot Un système qui pourrait rassembler
de l’information sensoriel d’une manière autonome
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Robotiques
Usage de robots Recherche
Améliorer l’apprentissage des algorithmes informatiques en IA
Industrie Automobiles, disposer de bombes,
exploration Médicale
Chirurgie, classification de sang
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Brain Tumour Growth Prediction
True positivesFalse positivesFalse negatives
35
Predict Tumour Growth
Why? Study tumour growth patterns Improve treatment planning
initial tumour tumour 6 months later
36
Incremental Growth Model
Tumor
37
Incremental Growth Model
Tumor
Neighbours
38
Incremental Growth Model
- + +
- +
- +
- +
+ + -
Tumor
39
Incremental Growth Model
- + +
- +
- +
- +
+ + -
Tumor
Neighbours
40
Incremental Growth Model
- +
- + + +
- + +
- + -
- + -
- + + - -
+ +
Tumor
41
Incremental Growth Model
- +
- + + +
- + +
- + -
- + -
- + + - -
+ +
Tumor
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Features
Patient features Tumour properties Voxel features Features of neighbouring voxels
A total of 75 features
patient
tumour
voxel
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CDM Classifier
Voxel v becomes tumour given…qv = PΘ (class (v) = tumour | epatient,etumour,ev)
Features of the patient epatient
the tumour etumour
the voxel and its neighbours evpatient
tumour
voxel v
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Experimental Procedure
Training data Sample of voxels in volume-
difference between two scans including 2-voxel border around the volume at the 2nd 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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System Performance
Time 1 scan
Time 2 scan
CDMprediction
Left to right: Slices from lower to upper brain
True positivesFalse positivesFalse negatives