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This course includes:

  • 6.5 hours on-demand video
  • 7 articles
  • 16 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
Development Mobile Development iOS Development

CoreML - Maitrisez le machine learning sur iOS

Créez des applications intelligentes pour iOS avec CoreML, Swift et Python
Highest Rated
Rating: 4.3 out of 54.3 (19 ratings)
244 students
Created by Matthieu Passerel
Last updated 11/2018
French
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Vous serez capable d'intégrer CoreML à vos applications
  • Vous pourrez créer vos propres modèles de machine learning et les intégrer dans vos applications

Course content

9 sections • 72 lectures • 6h 17m total length

  • Preview03:44
  • Preview09:37
  • Preview04:06

  • Création du projet
    04:53
  • Gestion de l'autorisation
    04:48
  • Configuration de la session
    10:56
  • Le Buffer Delegate
    06:07
  • Preview04:34
  • Projet Xcode complet
    00:02

  • Preview00:58
  • Qu'est ce que Vision? Création du projet
    05:35
  • Détecter des visages
    06:36
  • Dessiner un rectangle autour du visage
    09:53
  • Effectuer une requête de détection d'éléments du visage
    07:06
  • Dessiner les éléments du visage
    14:05
  • Ajouter une moustache aux visages
    15:01
  • Projet Xcode Complet
    00:02

  • Preview00:41
  • Préparation du projet
    07:08
  • Créer une requête avec Vision et CoreML
    04:51
  • La gestion des résultats de la requête
    09:22
  • Ou trouver d'autres modèles CoreML
    05:17
  • Intégrer un autre modèle
    03:11
  • Projet Xcode Complet
    00:01

  • Preview01:07
  • Qu'est ce que Python
    02:48
  • Anaconda: l'environnement Python pour le machine learning
    05:00
  • Télécharger Atom et ajout de plugins
    04:54
  • Les variables partie 1
    07:25
  • Les variables partie 2: Arrays
    07:19
  • Les conditions
    04:54
  • Boucles
    03:19
  • Les fonctions
    03:50
  • Tuples
    03:28

  • Preview01:27
  • présentation et installation de Scikit-learn
    05:46
  • L'iris de Fisher
    03:54
  • Importer un dataset
    04:37
  • Séparer les données en test et training
    03:43
  • le KNeighborClassifier
    10:22
  • Ajouter la précision
    03:03
  • RandomForestClassifier
    06:42
  • Préparer le modèle à l'import
    04:47
  • Convertir le modèle en coremlmodel
    02:57
  • Mise en place du projet Xcode
    10:25
  • Ajout de la logique des sliders
    05:05
  • Utiliser notre modèle coreML
    05:46
  • Animation du résultat
    06:17
  • Projet Xcode Complet
    00:01

  • Preview01:39
  • LE CNN Convultional neuronal network ou réseau neuronal convolutif
    09:54
  • Keras, la librairie pour utiliser le CNN
    03:46
  • Importation du dataset fashion_mnist
    05:51
  • Formatter les données du dataset
    05:56
  • Ajout d'un layer convolutif
    05:08
  • Ajout d'un layer de Pooling
    03:37
  • Les Fully connected layers
    05:21
  • Compiler le modèle et l'enregistrer
    06:47
  • Conversion du modèle en CoreML
    10:17
  • Mise en place du projet Xcode et création du UI
    07:28
  • Collection Delegates et Datasources
    06:05
  • Ajout de CoreML et Vision
    10:16
  • Ajout du nom de l'habit selon l'index
    05:19
  • Projet Xcode
    00:02

  • Preview00:58
  • IBM Watson Services
    05:22
  • Création d'un projet VisualRecognition
    07:40
  • Ajouter des données et entrainer notre modèle
    05:33
  • Convertir en mlmodel
    01:26
  • Résultat du défi
    09:03
  • Projet Xcode
    00:02

  • Session Bonus: Aller plus loin
    02:00

Requirements

  • Vous devez posséder un mac
  • Vous devez connaître les bases du développement d'applications iOS avec Swift 4
  • Vous devez disposer d'un iPhone ou iPad sous iOS 11

Description

De l'avis de nombreux spécialistes du développement informatique, le machine learning est considéré comme le futur et est un champ d'apprentissage très recherché dans le monde des nouvelles technologies.

Ne laissez pas passer le train de l'innovation et maitrisez vous aussi le machine learning sur iOS.

Grâce à ce cours vous pourrez créer des applications intelligentes avec CoreML, Vision, Swift mais aussi Python et Anaconda. Voici ce que vous allez apprendre:

  • Introduction à CoreML et au machine learning
  •  Apprentissage du framework Vision pour la détection de visages.
  • Création d'une application avec les modèles CoreML pré-entrainés
  • Introduction à Python, vous connaitrez ainsi les bases d'un autre langage de programmation.
  • Création d'un modèle CoreML avec le dataset Iris et ScitKit-learn.
  • Création d'un modèle de Réseau neuronal convolutif (CNN) avec Fashion-mnist et Keras.
  • Création d'un modèle de Classification avec IBM Watson Services.

Prêt à vous plonger dans le machine learning et CoreML? 

Who this course is for:

  • Ce cours est pour tous ceux qui veulent apprendre et maitriser CoreML et le machine learning

Instructor

Matthieu Passerel
Développeur iOS et Android
Matthieu Passerel
  • 4.4 Instructor Rating
  • 2,568 Reviews
  • 8,068 Students
  • 22 Courses

Développeur iOS et Android passionné.

Je vous fait partager mes connaissances en matière de développement d'applications mobiles.
Mon but en tant que formateur est de vous faire apprendre le développement d'applications mobiles tout en créant de vraies applications. La théorie est importante, la pratique l'est tout autant.
En suivant mes cours, vous pourrez monter en compétences mais aussi créer un portfolio solide que vous montrerez fièrement à vos futurs employeurs.

Prêts à vous lancer?

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