Intelligence Artificielle : 5 projets complets en Python
What you'll 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
Requirements
- Connaître un minimum du langage Python
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 des k voisins les plus proches (Machine Learning), on évaluera comment régler au mieux les hyper paramètres correspondants.
Et surtout vous construirez cette IA permettant de classifier ces images et leur assigner une étiquette pour savoir ce qu’il y a sur cette image ! Vous travaillerez sur le dataset le plus utilisé dans le domaine de la classification pour entrainer votre IA.
3. Création d’une AI 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 entrainer 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 email 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 AI 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 this course is for:
- 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
Instructors
MonCoachData est une plateforme de formations, de mentoring, d’articles et tutoriels sur des sujets liés à la Data. A déjà formé plus de 20000 étudiants avec toujours le même objectif: les aider à réaliser leurs projets. Au menu, différents cours sur Python, SQL, l’analyse de data, le Machine Learning, l'Intelligence Artificielle, le Deep Learning, la finance, la visualisation de données et plein d’autres à venir...
Une pédagogie différente
Notre mission, c’est de transmettre notre savoir & expérience ainsi qu'apporter notre pédagogie au plus grand nombre.
Nous vous fournissons toutes les compétences clés pour acquérir de solides fondations en Data Science.
Nous ne distribuons pas de diplômes mais nous vous accompagnons à construire un portfolio data qui sera bien plus efficace pour montrer vos compétences et de quoi vous êtes capable.
Notre pédagogie est basée en grande partie sur des vidéos et projets très concrets, et sur un échange approfondie avec l’étudiant. Pour nous, un coaching réussi c’est un étudiant qui acquiert la compétence clé d’apprendre à apprendre.
Rod est un Data Scientist et Développeur Web qui s'intéresse particulièrement à tout ce qui concerne le Big Data (Data Science, Machine Learning, Deep Learning), l'Intelligence Artificielle et la Finance. Il a également été plusieurs fois instructeur sur Udemy pour ses cours sur Python, SQL, Machine Learning, Finance, Deep Learning...
Il aime enseigner et trouver la bonne formule pour démocratiser des sujets complexes, les rendre accessibles à tous et préparer ses étudiants à utiliser ce contenu dans le monde réel.
Pendant son temps libre, il aime pratiquer du sport (CrossFit, Boxe, running), apprendre tous les jours de nouvelles choses, regarder des films et séries et voyager à travers le monde !