Recommandation
prologue

Partie 1.
Comprendre l'environnement
Chapitre 1.
environnement de développement de modèles d'intelligence artificielle
1.1 Python ! Apprenez à lire et à écrire pour le développement de l'IA.
1.2 Logiciel libre ! Ouvrir la voie à l’IA grâce au partage et à la collaboration
1.3 Environnement de développement intégré (IDE) ! Créer un environnement d'apprentissage
1.4 Cadre de développement ! Préparer les outils pour l’apprentissage
1.5 Jeu de données ! Préparation du matériel pédagogique
Chapitre 2.
environnement d'infrastructure d'intelligence artificielle
Processeur 2.1 ! Le cœur de votre ordinateur
2.2 GPU ! NVIDIA devient un acteur majeur de l'IA
2.3 CUDA ! Contrôle du traitement parallèle sur GPU
2,4 NPU ! L'IA au cœur de tout !
Plateforme d'IA 2.5 ! La base des services d'IA
2.6 Outils d'automatisation du développement ! Améliorez l'efficacité et la précision
Chapitre 3.
applications d'intelligence artificielle
3.1 La science des données ! Ouvrir la voie à l’intelligence artificielle
3.2 Prédiction et classification ! L'IA fait déjà partie de notre vie quotidienne.
3.3 Vision par ordinateur ! Comprendre ce que voit l’IA
3.4 Traitement automatique du langage naturel ! L’IA dialogue avec les humains
3.5 Des robots intelligents ! L'intelligence artificielle passe à l'action dans le monde

Partie 2.
Éléments techniques et techniques d'apprentissage
Chapitre 4.
Éléments de la technologie des réseaux neuronaux artificiels
4.1 Réseaux neuronaux artificiels ! Une technologie imitant le cerveau humain fait son apparition.
4.2 Réseaux de neurones artificiels ! Il existe de nombreux types différents de cerveaux artificiels.
4.3 Entraînement d'un réseau neuronal artificiel ! L'objectif est de maximiser la probabilité.
4.4 Paramètres ! La source du renseignement
4.5 Hyperparamètres ! Voici le programme d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels.
4.6 Fonction d'activation ! Il s'agit de la méthode de notation des réseaux neuronaux artificiels.
4.7 Le surapprentissage ! Trop, c'est toujours un problème.
Chapitre 5.
techniques d'apprentissage des réseaux neuronaux artificiels
5.1 Apprentissage automatique ! Donner aux machines la capacité de penser.
5.2 Apprentissage de base ! Libérez les capacités de raisonnement de votre machine
5.3 Transfert des connaissances ! Transférez le modèle finalisé à un nouvel emploi.
5.4 Apprentissage auto-supervisé ! Réduisez l’effort de traitement des données d’entraînement.
5.5 Méta-apprentissage ! Apprenez à apprendre.
5.6 Apprentissage collectif ! L’IA libère l’intelligence collective
5.7 Apprentissage n-shot ! Apprentissage même avec des ensembles de données insuffisants
5.8 Apprentissage multimodal ! Apprenez avec une variété de sens.

Partie 3.
Approche d'utilisation
Chapitre 6.
modèle de détection d'objets
6.1 Efforts de détection d'objets
6.2 Évolution des modèles de détection d'objets
6.3 Informations fournies par le modèle de détection d'objets !
6.4 Évaluation des performances du modèle de détection d'objets !
Chapitre 7.
Modèles de langage à grande échelle et IA générative
Le LLM 7.1 est arrivé ! Il inaugure une ère de collaboration entre les humains et l'IA.
7.2 Représentations vectorielles de mots ! Comment les titulaires d’un LLM construisent leurs connaissances
7.3 Hallucinations et biais ! La faiblesse fatale d’un grand LLM
7.4 Mise au point et RAG ! Apportez expertise et modernité au LLM
7,5 sLLM ! Besoin d'un LLM léger et rapide ?
7.6 IA générative ! Un défi pour la créativité humaine
Chapitre 8.
Applications de défense des modèles d'IA open source
8.1 Application des modèles prédictifs aux opérations de défense
8.2 Application du modèle de classification aux opérations de défense nationale
8.3 Applications de la modélisation 3D dans le domaine de la défense
8.4 Applications de défense des modèles de génération d'images
8.5 Applications de défense des modèles de génération audio

Épilogue
supplément
Références

L'ouvrage de Jeong Hyeon-sik, « Military Artificial Intelligence Literacy », explique les concepts et les principes de l'intelligence artificielle de manière facile à comprendre, en utilisant le domaine de la défense nationale comme toile de fond.
Il fournit des exemples concrets de la manière dont l'IA peut être utilisée au sein des organisations militaires et offre des conseils pratiques sur la façon dont la technologie, les personnes et les organisations devraient collaborer.
S’appuyant sur son expérience dans le domaine de la défense intelligente, l’auteur s’attache à traduire les termes techniques complexes en langage courant.

Le livre est organisé autour de sujets fondamentaux tels que Python, les réseaux neuronaux et les grands modèles de langage (LLM).
Mais cela ne se limite pas à un simple manuel technique.
Chaque chapitre s'ouvre sur la question : « Pourquoi devons-nous comprendre l'IA ? » et explore les tendances de la transformation numérique non seulement dans le secteur de la défense, mais aussi au sein des organisations.
Cela permet aux lecteurs de comprendre l'intelligence artificielle non pas comme un outil, mais comme un nouveau paradigme de réflexion et de prise de décision.

L'auteur définit l'intelligence artificielle comme « un compagnon qui assiste l'armée dans son travail pratique ».
Tout en évoquant l'efficacité et l'innovation que peut engendrer l'intelligence artificielle, ce texte met en garde contre la suprématie technologique et souligne l'importance d'une approche centrée sur l'humain.
Autrement dit, cela souligne que la maîtrise de la compréhension et de la manipulation de l'intelligence artificielle doit devenir le nouveau fondement des capacités de défense nationale.
Cette perspective illustre l'approche équilibrée de l'auteur en matière de traduction des technologies en langage humain.

« Military AI Literacy » est un ouvrage d'introduction utile non seulement pour les soldats et les professionnels de la défense, mais aussi pour le grand public découvrant l'IA.
La structure du livre, qui explique des principes complexes de manière facile à comprendre et fournit des exemples concrets pour faciliter la compréhension, renforce sa qualité en tant que manuel scolaire.
L’intelligence artificielle a avant tout le pouvoir de nous faire imaginer « l’avenir de la défense nationale ».
Ce livre va au-delà de la simple compréhension de la technologie et nous amène à réfléchir à la manière dont cette technologie transforme les êtres humains.