# data[].attributes.body
Operation par lequel un kernel se promene dans une image pour effectuer le cacul de la matrice de sortie.

Couche de convolution si plusieur Kernel qui fotn chacun leur operation.

# data[].attributes.body
Selection des donnees: Recuperation dun jeu de donnee dont on connais les resultats

Normalisation et Reshape :

1d vers 2d

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(4, 3)
print(newarr)

1d vers 3d

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(2, 3, 2)

Vers 1d :

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newarr = arr.reshape(-1)

Etiquetage des donnes:

# data[].attributes.body
Decoupage en feature map

Dans un hidden layer tout les poids et biais sont identiques

Pooling = reduction de limage, concentre information et limite le nombre de donnees

Feature

Extration d'info par puritifaction grâce a une convolution.(ex : extraite les bords ou exagerer une texture, un trait)

Feature map: resultat de lextraction

Activation map : feature map qui sert comme input du prochain layer

Kernel

Matrice qui sert a faire un convolution.

Convolution

Relu

Rectified linear unit = normalisation des chaleurs apres

Pooling

Reduit la taille des images apres convolution tout en conservant les features importantes (pooling max.moyenne,stochastique)

Fc = Fully connected

Couche conteant un reseau neuronale regulier

# data[].attributes.body
Classificateur binaire = sortie 1 ou 0

Perceptron = un neurone

Phase entraiment et execution, pas dentrainement continue.

Neurone = diviseur despace

Algo qui implemente un resuea neuronal de classification lineraire

# data[].attributes.body
Composant
Capteur,Actionneurs,effecteurs
PEAS
Performance,Environnement,Actionneurs,Capteurs (sensors)
Regles
1-Capable de percevoir environnement
2-observation utiliser pour prendre des decisions
3-decision = action
4- Action doit etre rationelle
Type agents :
Agent rationelle = + performant = + rationnelle
Simple Reflex agents, Model-based reflex agents,utility-based agents, Learning agents

# data[].attributes.body
VECTEURS RANDOM

createVector(random(2), random(2))
p5.Vector.random2D();

DESSINER

strokeWeight(6);
stroke(255);
point(this.position.x, this.position.y);

SOUS-TITRE

# data[].attributes.body
Vector2 représenter des positions et des vecteurs sur un plan 2d Vector3 représenter des positions et des vecteurs sur un plan 3d Vector3.smoothDamp, graduellement change un vecteur vers un objectif au fil du temps GameOject Classe de base pour toutes les entités dans une scene Unity LayerMask permet de filtrer/ajouter des infos pour Raycast Transform Contient la position rotation et scale d’un object Quaternion représente les rotations Physics.CheckSphere Verifie s’il y a une collision entre les 2 LayerMask

# data[].attributes.body
Famille de base -> Mutation -> Recupere les meilleures -> Mutation sur la famille composer des meilleurs -> ect

Fonction importante

Fonction de fitness : Calcul l'efficaciter d'une solution pour la comparer aux autres solutions
Fonction de CrossOver : Prend une partie du parent 1 et la donne au parent 2 et vice versa pour former une nouvelle generation modifier
Fonction de Mutation: Modifie une partie du parent au hasard totale pour creer la generation enfants

# data[].attributes.body
Contient

-Des etats

-Des transitions

-Des evenements (input)

Permet d'etre plus securiser en ce preparant au different cas possible

Exemple : Atm

# data[].attributes.body
SOUS-TITRE

SOUS-TITRE

SOUS-TITRE

# data[].attributes.body
Programme non déterministique, Intègre une partie de hasard
Programme Heuristique
Capable d'evoluer

//AJouter espace de solution et categorie algo

# data[].attributes.body
PRINCIPES
- force alignement : -> même direction (autres agents)
- force cohésion : -> centre gravité (agents proches)
- force séparation : -> distance minimale (autres agents)

APPLICATIONS
- swarm intelligence = coordination d'agents sur le terrain
- flocking = croire observer comportements groupes