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Débuter en intelligence artificielle IA = Intelligence Artificielle
L'IA est un domaine vaste, d'un simple chatbot sur un site internet jusqu'aux commandes d'une usine, on peut l'imaginer partout.
Avant de commencer, il faut définir l'IA.
Wikipedia a dit:
Il existe différents types d’intelligences artificielles comme les faibles, ou descendantes, et les fortes, ou ascendantes. Les intelligences artificielles descendantes essayent d’imiter l’intelligence humaine, alors que les ascendantes apprennent de leurs erreurs : on appel ça le Deep Learning (apprentissage profond).
Le deep learning est une technique d’apprentissage. Elle est basée sur un réseau neuronal, composé d’unités dont le fonctionnement est semblable à celui des neurones humains. Ces « neurones artificiels » fonctionnent par couches, leur permettant de combiner les informations recueillies par la première et celles recueillies par la seconde. La machine assimile donc un nouveau concept plus facilement qu’une IA non dotée du deep learning, et tout cela sans l’aide de l’homme.
Ci-dessus la schématisation d'un réseau neuronal permettant de distinguer un chien d'un chat via des entrées, autrement dit des images, c'est ce qu'on appelle la classification.
On pourrait se dire que l'IA dans ce cas est inutile, on peut développer un programme qui différencie chien et chat, et je vous répondrai que oui, mais la marge d'erreur est considérablement plus élevée qu'un réseau neuronal bien entraîné.
Pour entraîner un réseau neuronal, il faut un jeu de données (dataset), ce jeu de données est un dossier comprenant, dans notre cas, des images de chiens et de chats.
Dans notre code, on indique le dossier où il y a tous les chiens, le dossier où il y a tous les chats, et celui où les chiens et chats sont mélangés, ensuite le réseau s'entraîne.
Une fois satisfait de notre rendement, on donne au programme un dossier, avec des images qu'il n'a jamais vues, ce test n'est à faire qu'à la toute fin, et ensuite vous avez votre programme fonctionnel.
L'IA a des différences par rapport à la programmation traditionnelle, normalement, on utilise des données, qu'on traite avec un programme, et qui nous retourne un résultat.
Avec l'IA c'est différent, on donne les résultats et les données, et on se retrouve avec un programme, qu'on pourra ensuite implanter où on le souhaite.
Pour débuter Le langage qui selon moi est le plus simple à apprendre et qui est le plus facile à manipuler pour faire de l'IA est le python.
Il existe une multitude de librairies nous permettant de faire un peu de tout facilement.
Premièrement il y a Tenserflow.
Ensuite Keras.
Avec ces deux librairies vous pourrez débuter facilement, le plus dur est de se lancer et de comprendre les notions de base de l'IA en python.
Attention ! Je ne dis pas que seul le python nous permet de faire de l'IA, on peut en faire avec d'autres langages.
Attention bis ! Prévoyez un bon PC, un bon CPU / GPU car entraîner un réseau neuronal prend beaucoup de ressources.
Je vous laisse la chaîne YouTube de Thibault Neveu, un ingénieur en IA français, qui a fait des tutoriels sur l'IA, en utilisant les librairies que je vous ai citée.
En suivant ses tutoriels vous aurez un petit bagage technique et une meilleure compréhension du développement d'IA.
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Je vous ai très vite fait parlé du Deep Learning et d'une méthode de classification, n'hésitez pas si un autre concept vous intéresse autour de l'IA à me le dire, j'essayerai d'en faire un autre sujet !
N'hésitez pas à partager vos projets ici ou dans la section sur l'IA, si vous avez des questions n'hésitez pas je me ferai une joie de vous répondre et de chercher avec vous.
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