Intelligence Artificielle IA : 5 projets complets en Python
Application de Machine Learning, Deep Learning pour réaliser des projets concrets d’IA en Python
Ratings 4.17 / 5.00
What You Will Learn!
- Comprendre ce qui se cache derrière ce terme d'Intelligence Artificielle
- Avoir un bagage suffisant en Deep Learning et Machine Learning pour réaliser d'autres projets d'IA
- Créer une IA de détection de visage
- Créer un classificateur d'images
- Créer une IA de reconnaissance de chiffres manuscrits
- Créer un détecteur de Spam
- Créer une reconnaissance faciale
Description
Le programme complet de la formation :
1. Création d’une IA de détection de visage : je vous explique comment adaBoost sélectionne les meilleures caractéristiques d’un visage parmi des milliers. Je vous parle des classificateurs en cascade et des paramètres à prendre en considération pour affiner notre détection de visage. Puis vous mettrez les mains dans le code et vous développerez de A à Z une application qui échange 2 visages.
2. Création d’une IA de classification d’images : je vous parle de la classification d’images, du classificateur K-Neighbors (Machine Learning), on évaluera comment régler au mieux les hyperparamètres correspondants.
Vous travaillerez sur le jeu de données le plus utilisé dans le domaine de la classification pour entraîner votre IA.
3. Création d’une IA de reconnaissance d’écriture manuscrite : je vous explique en détail ce qu’est un réseau de neurones (Deep Learning), je vous parlerai de l’algorithme du Gradient et du concept de rétro propagation.
Puis vous allez construire pas à pas chaque ligne de code permettant de construire un modèle de réseau de neurones, que vous allez entraîner pour améliorer la précision de celui-ci dans la reconnaissance des chiffres.
4. Création d’un détecteur de Spam : L’objectif de cette IA, c’est de détecter si un e-mail est un spam ou non. On discutera de la classification de texte et plus particulièrement de l’algorithme Naïves Bayésienne puis des notions de Fréquence d’un Terme et Fréquence Inverse de Document (TF-IDF).
Enfin vous construirez pas à pas cette IA pour obtenir une précision de près de 99%.
5. Création d’une IA de reconnaissance faciale (qui permet de reconnaître la ou les personne(s) présente(s) sur une photo ou vidéo) : je vous parle de la réduction dimensionnelle et des 3 algorithmes de reconnaissance faciale à savoir le Principle Component Analysis (PCA), du Linear Discriminant Analysis (LDA) et du Local Binary Patterns (LBP). Puis vous testerez ces 3 algorithmes en réel avec la construction pas à pas de l’application de reconnaissance faciale.
Formation 50 % théorique 50 % pratique. Chaque concept clé de Machine Learning et/ou Deep Learning est décrypté précisément de façon intuitive (théorie) et appliqué dans des cas concrets d'Intelligence Artificielle (pratique).
Who Should Attend!
- Développeurs intéressés par l'Intelligence artificielle
- Toute personne voulant enrichir ses compétences avec du Deep Learning et du Machine Learning
- Toute personne curieuse souhaitant mettre des concepts concrets sur un domaine abstrait qu'est l'Intelligence Artificielle
