Si vous souhaitez faire homologuer un titre de Champion jeune, de conformité au standard, des expositions nationales ou encore vétéran à votre chien, il faut télécharger le formulaire de demande d’homologation sur la page de la centrale canine suivante Le formulaire, une fois rempli, est à envoyer à la présidente du Club à l’adresse suivante parydauvet Le formulaire de demande d’homologation du titre de champion international de beauté est téléchargeable sur le site suivant Le formulaire est à envoyer directement à la FCI.
Commentapprendre a jouer a son chien adulte En En savoir plus » Chien destructeur en mon absence. Laisser un commentaire / Chien education, Comment éduquer son chien, Comportement du chien, Education canine / Par Chien à Poil. En votre absence à quoi faut-il faire le plus attention lorsque l’on a un chien destructeur à la maison ? Faites attention à tout
⌂ > ChiensManuel G mars 10, 2022 Les enfants sont les plus affectés par les attaques des chiens, qui peuvent parfois les tuer. Que pouvons-nous faire? La OMS Organisation Mondiale de la Santé? estime que chaque année, millions de personnes sont mordues par un chien en France, ce qui veut dire qu'une personne sur 70 est attaquée par un chien chaque année. Mais que pouvons-nous faire, en tant que propriétaires? Pouvons-nous éviter qu'un chien ne morde?La première chose à faire est d'en savoir plus sur le sujet. L'immense majorité des 256 morts causées par des morsures de chiens aux USA entre 2000 et 2009 était due au fait que, selon une étude, il n'y avait personne pouvant intervenir dans 87% des cas, le chien n'avait aucune relation proche avec la victime 85%, l'animal n'était pas castré 84%, la victime ne savait pas comment agir avec les chiens 77% ou le chien était isolé et n'avait généralement pas de relations avec les humains. Tous ces facteurs semblent être possibles à y a ensuite le thème de la race. Une étude similaire analysant les morts provoquées par des morsures de chiens, réalisée entre 1979 et 1996 aussi aux USA, a montré que plus de la moitié des agressions impliquaient des rottweilers ou des chiens de type pitbull. Parallèlement, une autre investigation a mis en évidence le fait que, dans une province du Canada ayant interdit la possession de pitbulls, la fréquence des morsures a baissé. Que pouvons-nous faire?Si votre chien est encore un chiot-Lui apprendre à ne pas mordre en jouant. Quand ils sont petits, les chiens utilisent la bouche et mordent, parce que cela fait partie de leur nature et les aide à explorer leur entourage. Mais il est très important que, depuis tout petits, ils apprennent qu'ils peuvent blesser. Lorsque nous jouons avec eux, nous pouvons les laisser nous faire de petites morsures mais s'ils commencent à serrer plus fort les mâchoires, il nous suffit de faire ce que les chiots font entre eux, nous plaindre avec un grand "aie!" et arrêter le jeu pendant une minute pour qu'ils se rendent compte qu'ils nous font mal et qu'ils apprennent, peu à peu, à contrôler leurs socialiser correctement Pour éviter des situations d'agression, il faut que le chien apprenne à socialiser avec ce qui deviendra son entourage et sa vie, mais aussi que les gens apprennent quels sont les besoins de leurs chiens. Un animal sans peur ne ressentira jamais le besoin de se défendre de personne. Un chien tranquille et équilibré aura tendance à poursuivre ou à chasser mais ne mordra pas dans ces occasions. Pour qu'un chien s'intègre bien, il faut qu'il passe du temps avec d'autres chiens de son âge dotés de caractères aimables et tranquilles, ce qui lui permettra de se socialiser tout âge-Le stériliser le moment pas le faire vivre dehors, attaché ou isolé. Cela crée des frustrations qui peuvent pousser le chien à devenir agressif, comme c'est le cas pour les humains. Les chiens ont besoin de résider dans la maison et de ne pas être laissés tous seuls. Ce que nous devons faire-Apprendre à nos enfants comment se comporter avec les chiens. Je pense qu'il est très important de leur apprendre comment sont les chiens, comment ils communiquent, comment ils établissent des rapports avec les autres, ce qui les dérange et ce qui peut leur faire peur. Mieux ils connaîtront leur animal de compagnie, plus il leur sera facile de respecter leur besoins et de leur ménager un entourage sain et sûr. En créant une sorte de jeu, l'enfant apprendra à s'éduquer avec le chien. De cette façon, il se rendra compte que les chiens ne sont pas comme les autres enfants, qu'ils peuvent d'effrayer si on va vers eux en courant et qu'ils n'arrivent généralement pas à gérer les contacts très laissez jamais votre chien tout seul avec un enfant ou quelqu'un qui ne sera pas capable d'intervenir en cas de besoin. Tout chien avec des dents peut mordre, même la tendre petite boule de poils qui est couchée à vos pieds. Si un chien se sent dans l'obligation de se défendre, il a des dents pour le faire. Les petits enfants et les animaux doivent toujours être surveillés, tant pour le bien de l'enfant que pour le bien de l' doivent apprendre quels sont les comportements normaux des chiens et quels sont ceux qui ne le sont pas. Parfois, il y a des chiens qui, en raison de leur passé, de leur caractère, de leur éducation, etc. peuvent avoir des problèmes de comportement. Il est très important de montrer aux adultes et aux enfants quels sont les comportements normaux des chiens et quels comportements peuvent être problématiques, pour qu'ils puissent les identifier et, le cas échéant, demander l'aide d'un professionnel afin de les résoudre et d'éviter les situations à risque dans leur quand ils peuvent mordre. Faites attention si le chien cherche à s'enfuir, s'il se lèche les crocs, flaire ou griffe sans raison apparente, s'il montre le blanc des yeux, tremble, aboie ou grogne. Les plus populaires
Comment apprendre le couché à son chien ? Et bien regardez la vidéo. http://nosamisleschiens.fr/
QUENTIN HUGON/LE MONDE Pixels Publié le 24 juillet 2015 à 13h59 - Mis à jour le 28 juillet 2015 à 10h40 Méga-PixelsCette technologie d'apprentissage, basée sur des réseaux de neurones artificiels, a complètement bouleversé le domaine de l'intelligence artificielle en moins de cinq ans. Je n'ai jamais vu une révolution aussi rapide. On est passé d'un système un peu obscur à un système utilisé par des millions de personnes en seulement deux ans. » Yann LeCun, un des pionniers du deep learning », n'en revient toujours pas. Après une longue traversée du désert, l'apprentissage profond », qu'il a contribué à inventer, est désormais la méthode phare de l'intelligence artificielle IA. Toutes les grandes entreprises tech s'y mettent Google, IBM, Microsoft, Amazon, Adobe, Yandex ou encore Baidu y investissent des fortunes. Facebook également, qui, signal fort, a placé Yann LeCun à la tête de son nouveau laboratoire d'intelligence artificielle installé à Paris. Ce système d'apprentissage et de classification, basé sur des réseaux de neurones artificiels » numériques, est, pêle-mêle, utilisé par Siri, Cortana et Google Now pour comprendre la voix, être capable d'apprendre à reconnaître des visages. Il a découvert » par lui-même le concept de chat et est à l'origine des images psychédéliques qui ont inondé la Toile ces dernières semaines, aux allures de rêves » de machines. Qu'est-ce que c'est ? Concrètement, le deep learning est une technique d'apprentissage permettant à un programme, par exemple, de reconnaître le contenu d'une image ou de comprendre le langage parlé – des défis complexes, sur lesquels la communauté de chercheurs en intelligence artificielle s'est longtemps cassé le nez. La technologie du deep learning apprend à représenter le monde. C'est-à -dire comment la machine va représenter la parole ou l'image par exemple », pose Yann LeCun, considéré par ses pairs comme un des chercheurs les plus influents dans le domaine. Avant, il fallait le faire à la main, expliquer à l'outil comment transformer une image afin de la classifier. Avec le deep learning, la machine apprend à le faire elle-même. Et elle le fait beaucoup mieux que les ingénieurs, c'est presque humiliant !» Pour comprendre le deep learning, il faut revenir sur l'apprentissage supervisé, une technique courante en IA, permettant aux machines d'apprendre. Concrètement, pour qu'un programme apprenne à reconnaître une voiture, par exemple, on le nourrit » de dizaines de milliers d'images de voitures, étiquetées comme telles. Un entraînement », qui peut nécessiter des heures, voire des jours. Une fois entraîné, il peut reconnaître des voitures sur de nouvelles images. Le deep learning utilise lui aussi l'apprentissage supervisé, mais c'est l'architecture interne de la machine qui est différente il s'agit d'un réseau de neurones », une machine virtuelle composée de milliers d'unités les neurones qui effectuent chacune de petits calculs simples. La particularité, c'est que les résultats de la première couche de neurones vont servir d'entrée au calcul des autres », détaille Yann Ollivier, chercheur en IA au CNRS, spécialiste du sujet. Ce fonctionnement par couches » est ce qui rend ce type d'apprentissage profond ». Yann Ollivier donne un exemple parlant Comment reconnaître une image de chat ? Les points saillants sont les yeux et les oreilles. Comment reconnaître une oreille de chat ? L'angle est à peu près de 45°. Pour reconnaître la présence d'une ligne, la première couche de neurones va comparer la différence des pixels au-dessus et en dessous cela donnera une caractéristique de niveau 1. La deuxième couche va travailler sur ces caractéristiques et les combiner entre elles. S'il y a deux lignes qui se rencontrent à 45°, elle va commencer à reconnaître le triangle de l'oreille de chat. Et ainsi de suite. » A chaque étape – il peut y avoir jusqu'à une vingtaine de couches –, le réseau de neurones approfondit sa compréhension de l'image avec des concepts de plus en plus précis. Pour reconnaître une personne, par exemple, la machine décompose l'image d'abord le visage, les cheveux, la bouche, puis elle ira vers des propriétés de plus en plus fines, comme le grain de beauté. Avec les méthodes traditionnelles, la machine se contente de comparer les pixels. Le deep learning permet un apprentissage sur des caractéristiques plus abstraites que des valeurs de pixels, qu'elle va elle-même construire », précise Yann Ollivier. Concrètement, ça donne quoi ? Outre sa mise en œuvre dans le champ de la reconnaissance vocale avec Siri, Cortana et Google Now, le deep learning est avant tout utilisé pour reconnaître le contenu des images. Google Maps l'utilise pour déchiffrer le texte présent dans les paysages, comme les numéros de rue. Facebook s'en sert pour détecter les images contraires à ses conditions d'utilisation, et pour reconnaître et taguer les utilisateurs présents sur les photos publiées – une fonctionnalité non disponible en Europe. Des chercheurs l'utilisent pour classifier les galaxies. Yann LeCun fait aussi depuis plusieurs années cette démonstration impressionnante il a créé un programme capable de reconnaître en temps réel les objets filmés par la webcam d'un simple ordinateur portable. le système a découvert le concept de chat lui-même. Personne ne lui a jamais dit que c'était un chat ». Une des réalisations les plus poussées et les plus spectaculaires du deep learning a eu lieu en 2012, quand Google Brain, le projet de deep learning de la firme américaine, a été capable de découvrir », par lui-même, le concept de chat. Cette fois, l'apprentissage n'était pas supervisé concrètement, la machine a analysé, pendant trois jours, dix millions de captures d'écran issues de YouTube, choisies aléatoirement et, surtout, non étiquetées. Un apprentissage en vrac » qui a porté ses fruits à l'issue de cet entraînement, le programme avait appris lui-même à détecter des têtes de chats et des corps humains – des formes récurrentes dans les images analysées. Ce qui est remarquable, c'est que le système a découvert le concept de chat lui-même. Personne ne lui a jamais dit que c'était un chat. Ça a marqué un tournant dans le machine learning », a expliqué Andrew Ng, fondateur du projet Google Brain, dans les colonnes du magazine Forbes. Plus récemment – et plus gadget –, Google a encore fait parler de lui avec Deep Dream », un programme permettant, en quelque sorte, de visualiser un processus de deep learning, avec des résultats étonnants. Les formes repérées, analysées et interprétées dans une image par le programme étaient visuellement augmentées ». En clair, on demande au réseau “quoi que tu voies, on en veut plus !” ... Si un nuage ressemble un peu à un oiseau, le réseau va le faire ressembler encore plus à un oiseau », expliquent les auteurs de ce travail sur un blog. Résultat un cochon-escargot dans les nuages, des palais merveilleux de toutes les couleurs et des circonvolutions hypnotisantes dans les tableaux des grands maîtres… Lire On a testé pour vous… Deep Dream, la machine à rêves » psychédéliques de Google Pourquoi en parle-t-on autant aujourd'hui ? Les idées de base du deep learning remontent à la fin des années 80, avec la naissance des premiers réseaux de neurones. Pourtant, cette méthode vient seulement de connaître son heure de gloire. Pourquoi ? Car si la théorie était déjà en place, les moyens, eux, ne sont apparus que très récemment. La puissance des ordinateurs actuels, combinés à la masse de données désormais accessible, a multiplié l'efficacité du deep learning. On s'est rendu compte qu'en prenant des logiciels que nous avions écrits dans les années 80, lors d'un stage par exemple, et en les faisant tourner sur un ordinateur moderne, ils fonctionnaient beaucoup mieux », explique Andrew Ng à Forbes. Le trio de pionniers se surnommait à l'époque, avec autodérision, la conspiration du deep learning ». Qui plus est, on sait désormais construire des réseaux de neurones plus complexes, et le développement de l'apprentissage non supervisé a, lui aussi, également contribué à donner une nouvelle dimension au deep learning. On est passé en cinq ans de techniques qui ne fonctionnaient pas vraiment à des techniques qui marchent. Un cap a été franchi », assure le chercheur Yann Ollivier. Et pourtant, les spécialistes du deep learning ont longtemps été mis de côté par la communauté scientifique, sceptique. A la fin des années 80, il y a eu une vague d'intérêt pour le deep learning », se souvient Yann LeCun, qui avait présenté sa thèse sur le sujet en 1987. Un système de lecture de chèques qu'il avait développé lisait, dans les années 90, entre 10 % et 20 % des chèques émis aux Etats-Unis ». Mais, devant le manque de résultats de ces technologies prometteuses, lié à la faible puissance des machines et le nombre limité de données, la communauté scientifique a fini par s'en détourner. Yann LeCun, de son côté, est passé en 2002 du monde de l'industrie à celui l'université, où il a rencontré Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio. Nous avons décidé tous les trois de renouveler l'intérêt de la communauté scientifique pour ces méthodes. Ça a été une traversée du désert. On était une espèce de groupe mis à part », raconte Yann LeCun. Le trio se surnomme même, avec autodérision, la conspiration du deep learning ». Les technologies évoluant, les résultats commencent toutefois à se montrer de plus en plus prometteurs. Vers 2010-2012, on a commencé à établir des records. Les grandes entreprises se sont aperçues que ces systèmes fonctionnaient très bien. » En 2013, Geoffrey Hinton remporte la prestigieuse compétition ImageNet, consacrée à la reconnaissance d'image. Une révolution », se souvient Yann LeCun Il a gagné avec un taux d'erreur deux fois moins élevé que les compétiteurs les plus proches. Une révolution. On est passé d'une attitude très sceptique à une situation où tout le monde s'est mis à y travailler en un an et demi. Je n'ai jamais vu une révolution aussi rapide. Même si, de mon point de vue, elle a mis beaucoup de temps à arriver… » Et demain ? L'espoir est que plus on augmente le nombre de couches, plus les réseaux de neurones apprennent des choses compliquées, abstraites, qui correspondent plus à la manière dont un humain raisonne », anticipe Yann Ollivier. Pour lui, le deep learning va, dans une échéance de 5 à 10 ans, se généraliser dans toute l'électronique de décision », comme dans les voitures ou les avions. Il pense aussi à l'aide au diagnostic en médecine, citant certains réseaux de neurones qui se trompent moins qu'un médecin pour certains diagnostics », même si, souligne-t-il, ce n'est pas encore rôdé ». Les robots seront eux aussi, selon lui, bientôt dotés de cette intelligence artificielle. Un robot pourrait apprendre à faire le ménage tout seul, et ce serait bien mieux que les robots aspirateurs, qui ne sont pas fantastiques ! », sourit-il. Ce sont des choses qui commencent à devenir envisageables. » Des gens promettent la Lune, et c'est dangereux pour le deep learning » Chez Facebook, Yann LeCun veut utiliser le deep learning de façon plus systématique pour la représentation des pièces d'information », en clair, développer une IA capable de comprendre le contenu des textes, photos et vidéos publiées par les internautes. Mais pour l'instant, on n'y est pas ». Il rêve également de pouvoir créer un assistant numérique personnel avec qui il serait possible de dialoguer par la voix. Plus proche de l'IA du film Her où un humain tombe amoureux du logiciel de son smartphone que de l'actuel système Siri des iPhones, précise-t-il. Pour Siri et Cortana, les réponses sont écrites à la main. Ces systèmes ne sont intelligents que parce que des ingénieurs ont pensé à toutes les possibilités ». Lui aimerait créer un système plus autonome, à qui on pourrait poser des questions comme à un ami, sans avoir besoin d'utiliser le bon mot-clé ». Mais, temporise le chercheur, on ne sait pas faire, on est très loin de Her. Cela nécessite un bien meilleur niveau de compréhension que les systèmes qu'on a actuellement. Et cela nécessite aussi de comprendre la psychologie des gens ». Plus inattendu, les réseaux de neurones pourraient aussi avoir une influence sur les neurosciences, explique Yann LeCun. Des chercheurs les utilisent comme un modèle du cortex visuel, car il y a des parallèles ». Le cerveau humain fonctionne aussi par couches il capte des formes simples, puis complexes », explique Christian Wolf, spécialiste de la vision par ordinateur à l'INSA de Lyon. En ce sens, il existe une analogie entre les réseaux de neurones et le cerveau humain. Mais, à part cela, on ne peut pas dire que le deep learning est à l'image du cerveau. » L'avenir semble donc sourire au deep learning, mais Yann LeCun reste méfiant On est dans une phase très enthousiaste, c'est très excitant. Mais il y a aussi beaucoup de bêtises racontées, il y a des exagérations. On entend dire qu'on va créer des machines intelligentes dans cinq ans, que Terminator va éliminer la race humaine dans dix ans… Il y a aussi de gros espoirs que certains placent dans ces méthodes, qui ne seront peut-être pas concrétisés. Des gens promettent la Lune, et c'est dangereux pour le domaine. » Ces derniers mois, plusieurs personnalités, parmi lesquelles le fondateur de Microsoft, Bill Gates, l'astrophysicien britannique Stephen Hawking et le PDG de Tesla, Elon Musk, avaient exprimé leurs préoccupations par rapport aux progrès de l'intelligence artificielle, qu'ils jugent potentiellement dangereuse. Yann LeCun, lui, se veut pragmatique, et rappelle que le domaine de l'IA a souvent souffert des attentes disproportionnées à son égard. Il espère que, cette fois, la discipline ne sera pas victime de cette inflation des promesses ». Lire le portrait édition abonnés Article réservé à nos abonnés Yann LeCun, l’intelligence en réseaux
Perdreson chien, c’est perdre un véritable membre de sa famille.La tristesse et le sentiment de vide sont aussi importants que si c’est un parent humain qui est parti. Le décès d’un compagnon canin n’est jamais facile à vivre. Le travail de
Publié le 13 juillet 2022 à 9h15Source iStockLes chiens adorent jouer dans l'eau et certains aiment même nos amis à poils ne sont pas à l'abri de la prévenir les accidents, il y a quelques gestes de sécurité à adopter pour passer des vacances au bord de l'eau en toute avez décidé de partir en vacances au bord d'un lac, de la mer ou de la piscine et votre chien fait partie de l'aventure. C'est une très bonne chose, mais c'est aussi une source de stress, car si les chiens adorent les baignades, un accident est vite arrivé. Aussi, la prévention et la vigilance sont de mise. Si la plupart des chiens savent nager, car c'est instinctif chez eux, ils peuvent se noyer d'épuisement ou d'hypothermie. Comment prévenir les risques ? On vous dit les zones de nage trop longueSi vous emmenez votre chien avec vous à la mer ou dans un lac et que voulez qu'il nage avec vous, gardez en tête sa résistance physique. En effet, la plupart des noyades chez les chiens sont dues à l'épuisement. Donc, ne vous aventurez pas trop loin. Si nos compagnons à quatre pattes ne s'éloignent jamais vraiment trop loin du bord, il est important de les surveiller en permanence pour éviter un effort trop dense qui pourrait causer des douleurs physiques et une paralysie dans les membres et les aussiSurveiller les courants et les vaguesLors d'une balade dans un lieu où se situe des torrents ou des lacs de montagne, il est important de garder votre chien en laisse. De même, si vous vous promenez en bord de mer et lorsque celle-ci est agitée. Si les conditions pour nager sont difficiles courants forts ou vagues, évitez de nager pour votre sécurité, mais aussi celle de votre animal. Dans ces conditions particulières, le chien peut s'épuiser plus vite, paniquer et le risque de noyade est très faire en cas de noyade ?Si votre chien s'est noyé, le premier geste de secours à lui apporter est simple commencer par le ramener sur la terre ferme et aidez-le à recracher l'eau dans ses poumons. Pour cela, il faut le prendre par les pattes arrière, maintenir sa tête en bas et une deuxième personne devra lui ouvrir la gueule en exerçant une pression au niveau du thorax. Si votre chien est trop grand et trop lourd, vous devrez le saisir par le ventre en le plaçant sur votre épaule afin de maintenir sa tête vers le bas. Si vous n'arrivez pas à faire sortir l'eau de ses poumons et que votre chien est en arrêt cardiaque, vous pouvez essayer une aide à la respiration le bouche à nez, équivalent du bouche à bouche chez les humains. Pour le réanimer, vous devez souffler dans le nez du chien en maintenant la gueule de l'animal fermée. Toutefois, cette méthode doit être apprise et elle n'est à utiliser qu'en cas d'extrême nécessité. N'hésitez pas à contacter très rapidement un vétérinaire pour une intervention d' INFO SUPPLÉMENTSur lemême thèmeToutTF1 InfoLes + lusDernière minuteTendanceVoir plus d'actualités Voir plus d'actualités Voir plus d'actualités
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