[iva] Fwd: Les cours (dé)confinés de l'ILCB - Modèles bayésiens de la cognition et du langage

[Nadera Bureau]

  /Les cours (dé)confinés de l'ILCB/

*Modèles bayésiens de la cognition et du langage*

/par //Julien Diard et Jean-Luc Schwartz /

/*jeudi 2 juillet de 11h à 12h*, et le *jeudi 9 juillet de 11h à 12h* 
(cours en ligne)/

Dans la série « Les cours (dé-)confinés de l'ILCB », nous avons le 
plaisir de vous annoncer deux prochains cours en ligne sur*les approches 
bayésiennes dans le domaine des intégrations sensori-motrices, de la 
cognition, et du langage*.

Ces cours seront assurés par Julien Diard et Jean-Luc Schwartz, 
GIPSA-Lab, Grenoble. Ils se tiendront le *jeudi 2 juillet de 11h à 12h*, 
et le *jeudi 9 juillet de 11h à 12h*.

Nous vous convions à réserver ces dates dès à présent.

Pour participer à ces cours, suivez les liens en vous connectant 10 mns 
avant :

Cours1 le 2 juillet :https://amuskype.univ-amu.fr/deirdre.bolger/QMMD5P3D
Cours2 le 9 juillet :https://amuskype.univ-amu.fr/deirdre.bolger/KS2XG07T

*Modèles bayésiens de la cognition et du langage*

Partie 1 :
*Panorama de la modélisation bayésienne en sciences cognitives*
par Julien Diard (LPNC, Grenoble (https://diard.wordpress.com/)) et Jean-Luc Schwartz (GIPSA-Lab, Grenoble (https://www.gipsa-lab.grenoble-inp.fr/~jean-luc.schwartz/))

Les probabilités apparaissent comme un outil ubiquitaire en sciences cognitives. Par exemple, l'hypothèse du "cerveau bayésien" propose que les traitements neuronaux implémentent les règles du calcul probabiliste ; les modèles "bayes-optimaux" proposent que les processus de perception traitent l'information sensorielle en appliquant la règle de Bayes ; enfin, les méthodes modernes statistiques sont, elles aussi, devenues "bayésiennes". Comment ces diverses propositions, toutes bayésiennes dans un sens ou un autre, sont articulées ? Dans cette première séance, nous proposons un panorama des approches bayésiennes en sciences cognitives, en parcourant, de manière tutorielle, des exemples classiques de modèles bayésiens de raisonnement, de perception et de perception multi-sensorielle.

Partie 2 :
*COSMO, un cadre computationnel pour la modélisation bayésienne de la 
communication parlée*
par Jean-Luc Schwartz (GIPSA-Lab, Grenoble) et Julien Diard (LPNC, Grenoble)

Cette seconde séance est conçue comme une illustration de la manière dont une approche de modélisation bayésienne de processus cognitifs permet d’objectiver des questions théoriques et de tenter de leur apporter des réponses, dans le cadre des théories perceptuo-motrices de la communication parlée. Nous commencerons par des rappels sur les théories cognitives de la parole et sur les questions portant sur les relations perceptuo-motrices. Puis nous montrerons comment ces questions peuvent être formulées dans un cadre bayésien, en introduisant le modèle COSMO (« Communicating about Objects using Sensori-Motor Operations ») et en explicitant sa formulation probabiliste. Nous décrirons alors ce que la modélisation bayésienne (COSMO) peut nous apprendre sur la parole, avant de proposer quelques perspectives.

<https://amuskype.univ-amu.fr/deirdre.bolger/GE8ATQXT>


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