🇫🇷 Intelligence artificielle de A à Z : Créez Votre Projet IA

🇫🇷 Intelligence artificielle de A à Z : Créez Votre Projet IA

Intelligence artificielle de A à Z™ : Créez Votre Projet IA

Combinez la puissance de la science des donnĂ©es, de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur

Language: french

Note: 0/5 (0 notes) 149 students

Instructor(s): Iatimad daoudi

Last update: None

What you’ll learn

  • CrĂ©er une IA
  • Comprendre la thĂ©orie derrière l’algorithme de recherche alĂ©atoire augmentĂ©e
  • DĂ©tecteur de visage
  • Classificateur d’images
  • IA de reconnaissance d’Ă©criture manuscrite
  • DĂ©tecteur de spam
  • Reconnaissance faciale

 

Requirements

  • PC (Windows, Mac ou Linux), oĂą Anaconda peut ĂŞtre installĂ© et exĂ©cutĂ©

 

Description

Le genre d’IA qui repose sur une idĂ©e de gĂ©nie et que vous pouvez construire Ă  partir de zĂ©ro et sans avoir besoin d’aucun framework.


Nous avons vĂ©rifiĂ© cela, nous l’avons construit et… les rĂ©sultats sont absolument fous !


Cette IA révolutionnaire appelée Recherche aléatoire augmentée, ARS en abrégé.


Et dans une implĂ©mentation très simple, il est capable de faire exactement la mĂŞme chose que Google Deep Mind a fait l’annĂ©e dernière – qui est de former une IA Ă  marcher et Ă  courir Ă  travers un champ.


Cependant, ARS est 100 fois plus rapide et 100 fois plus puissant.


Soyez prêt à relever les défis technologiques les plus importants du 21e siècle

Pas besoin d’algorithmes et de cadres sophistiquĂ©s

Ce que Facebook ou Google ont dĂ©pensĂ© en millions ou mĂŞme plus – vous pouvez littĂ©ralement le faire Ă  la maison !

Vous pourrez rivaliser avec des entreprises multimilliardaires

Changez le monde par vous-mĂŞme en quelques mois, voire semaines

Construisez l’IA la plus puissante que quiconque ait jamais construite

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The kind of AI that is based on a genius idea and that you can build from scratch and without needing any framework.


We checked this, we built it and… the results are absolutely insane!


This revolutionary AI called Augmented Random Search, ARS for short.


And in a very simple implementation, it’s able to do exactly the same thing Google Deep Mind did last year – which is train an AI to walk and run across a field.


However, ARS is 100 times faster and 100 times more powerful.


Be ready to meet the most important technological challenges of the 21st century


No need for fancy algorithms and frameworks


What Facebook or Google have spent millions or even more on – you can literally do it at home!


You will be able to compete with multi-billion dollar companies


Change the world on your own in months or even weeks


Build the most powerful AI anyone has ever built


Learn more about this source textYou must indicate the source text for additional information

 

Who this course is for

  • Toute personne intĂ©ressĂ©e par l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique ou l’apprentissage profond

 

Course content

  • Introduction
    • Quel est le programme de la formation
    • Installation anaconda_python
    • Mise en place de l_environnement pour la formation d_ia
  • 2
    • DĂ©tecteur de visage
    • Les caractĂ©ristiques
    • SĂ©lectionner les meilleures caractĂ©ristiques avec adaboost
    • Classificateur en cascade
    • Paramètre d_Ă©chelle
    • Paramètre du nombre minimum de voisins
    • Code dĂ©tecter un visage
    • 8
    • Code dĂ©tecter les yeux
    • Code extraction des visages d_une photo
    • Code Ă©changer 2 visages
  • Classificateur d’images
    • Introduction au programme
    • Introduction au machine learning
    • Classification supervisĂ©e
    • Classification d_images
    • Classificateur du plus proche voisin
    • Classificateur des k plus proches voisins
    • Hyper paramètres
    • Validation croisĂ©e
    • Exploration du dataset
    • Code extraction du dataset
    • Code crĂ©ation classificateur du plus proche voisin (Ă©tape 1)
    • Code crĂ©ation classificateur du plus proche voisin (Ă©tape 2)
    • Code crĂ©ation classificateur du plus proche voisin (Ă©tape 3)
    • Code application du classificateur des k plus proches voisins
    • Code variation des hyper paramètres
    • Conclusion
  • IA de reconnaissance d’Ă©criture manuscrite
    • Introduction
    • Qu_est-ce qu_un neurone
    • Le perceptron
    • Un exemple de perceptron
    • RĂ©seaux de neurones
    • Algorithme du gradient
    • Algorithme de la rĂ©tro-propagation
    • Code dataset mnist
    • Code la couche d_entrĂ©e
    • Code construction du rĂ©seau de neurones
    • Code entrainement du rĂ©seau de neurones
    • Code sauvegarde du model dans un fichier
    • Code dĂ©couverte des courbes dans tensorboard
    • Code graphiques dans tensorboard
  • DĂ©tecteur de spam
    • Introduction
    • Classification de texte
    • Principe de naĂŻve bayes
    • Exemple concret d_application
    • NaĂŻve bayes pour une sĂ©quence de mots
    • ReprĂ©sentation numĂ©rique du texte
    • FrĂ©quence des termes et frĂ©quence inverse des documents
    • Introduction au dataset enron
    • Code charger le dataset
    • Code countvectorizer
    • Code tf-idf
    • Code construction du classificateur naĂŻve bayes
    • Code amĂ©lioration du code avec un pipeline
  • Reconnaissance faciale
    • Introduction
    • Qu_est ce que la reconnaissance faciale
    • RĂ©duction dimensionnelle
    • Principle component analysis (pca
    • Linear discriminant analysis (lda
    • Comparaison pca et lda
    • Local binary patterns (lbp)
    • Exploration dataset
    • Code charger le dataset
    • Code crĂ©ation de notre application de reconnaissance faciale
    • Code comparaison des 3 algorithmes de reconnaissance faciale
    • Code reconnaissance en temps rĂ©el via webcam
    • Test application
    • Conclusion

 

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Natural Language Processing [Coursera]

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