Introduction
Dans ce cours vous aurez une introduction à l'Intelligence Artificielle et vous ferez vos premier pas en Machine Learning à l'aide des outils Google Collab et du langage Python.
Séance 1 : Introduction à l'IA (cours magistral par M.Buffa)
- Support de cours (powerpoint, 2.2gb) : tous mes powerpoints. Lors de cette séance on a fait les jeux de transparents 1 et 2.
- A lire : "La revanche des neurones", article de Dominique Cardon, excellente introduction à la révolution récente de l'IA par apprentissage. Raconte dans les quatre premières pages l'anecdote du jeune de 18 ans qui a programmé des algos dans un GPU et qui a amélioré le record de reconnaissance d'objets d'une manière incroyable, provoquant un nouvel engouement pour le Machine Learning.
- A lire aussi pour la culture: "Introduction à l'IA par le GDR IA"
Pas de TP après cette séance...
Séance 2 : le test de Turing, le Machine Learning selon Turing, les systèmes de recommandation / problème de mémoire, KNN
- Support de cours : dans les powerpoints téléchargeables (voir séance 1), on va faire les jeux de slides 3, 4, 5
- Préparation au TP : dans le TP vous allez préparer des jeux de données pour la reconnaissance vocale. Pour identifier les sons, on va calculer dans le TP des sortes d'identificateurs uniques (il y en a 13) caractérisant un fichier audio correspondant à un mot. Ces 13 valeurs calculées s'appellent les MFCC et correspondent à des valeurs caractérisant de manière précise en son (ex: fréquence, timbre, etc.). Un peu comme en reconnaissance des visages on va regarder la forme et l'emplacement des yeux, du nez, de la bouche, des sourcils, pour arriver à caractériser de manière compacte un visage, ici on caractérisera un son avec ses MFCCs.
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