L'Intelligence Artificielle - Entourage Coworking Space

À propos du cours

Ce cours en ligne enseigne l’Intelligence Artificielle par la pratique. À travers 5 projets réels et concrets, ce cours vous expliquera toute la théorie afin de comprendre et d’aborder au mieux ces différents projets. Le programme est le suivant : vous créerez une IA de détection de visage, de classification d’images, de reconnaissance d’écriture manuscrite, d’un détecteur de SPAM puis de reconnaissance faciale. Et maintenant, place à la pratique !

Contenu du cours

Introduction

Quel est le programme de la formation
Installation anaconda python
Mise en place de l’environnement pour la formation d’ia

À propos du cours

Qu’allez-vous apprendre ?

Contenu du cours

Introduction

Quel est le programme de la formation

Installation anaconda python

Mise en place de l’environnement pour la formation d’ia

détecteur de visage

Introduction au programme

Les caractéristiques

Sélectionner les meilleures caractéristiques avec adaboost

Classificateur en cascade

Paramètre d’échelle

Paramètre du nombre minimum de voisins

Code détecter un visage

Code encadrer et afficher des visages

Code détecter les yeux

Code extraction des visages d’une photo

Code échanger 2 visages

Classificateur d’images

Introduction au programme

Introduction au machine learning

Classification supervisée

Classification d’images

Classificateur du plus proche voisin

Classificateur des k plus proches voisins

Hyper paramètres

Validation croisée

Exploration du dataset

Code extraction du dataset

Code création classificateur du plus proche voisin (étape 1)

Code création classificateur du plus proche voisin (étape 2)

Code création classificateur du plus proche voisin (étape 3)

Code application du classificateur des k plus proches voisins

Code variation des hyper paramètres

Conclusion

IA DE RECONNAISSANCE D’ÉCRITURE MANUSCRITE

Introduction

Qu’est-ce qu’un neurone

Le perceptron

Un exemple de perceptron

Réseaux de neurones

Algorithme du gradient

Algorithme de la rétro-propagation

Code dataset mnist

Code la couche d’entrée

Code construction du réseau de neurones

Code entrainement du réseau de neurones

Code sauvegarde du model dans un fichier

Code découverte des courbes dans tensorboard

Code graphiques dans tensorboard

DÉTECTEUR DE SPAM

Introduction

Classification de texte

Principe de naïve bayes

Exemple concret d’application

Naïve bayes pour une séquence de mots

Représentation numérique du texte

Fréquence des termes et fréquence inverse des documents (tf-idf)

Introduction au dataset enron

Code charger le dataset

Code countvectorizer

Code tf-idf

Code construction du classificateur naïve bayes

Code amélioration du code avec un pipeline

RECONNAISSANCE FACIALE

Introduction

Qu’est ce que la reconnaissance faciale

Réduction dimensionnelle

Principle component analysis (pca)

Linear discriminant analysis (lda)

Comparaison pca et lda

Local binary patterns (lbp)

Exploration dataset

Code charger le dataset

Code création de notre application de reconnaissance faciale

Code comparaison des 3 algorithmes de reconnaissance faciale

Code reconnaissance en temps réel via webcam

Test application

Conclusion