Nouveau chapitre en CPGE, l’intelligence artificielle sera traitée via trois méthodes:
- Les réseaux de neurones (vidéo en bas de cette page)
- La méthode knn
- La régression linéaire multiple
| Contenu complet | Dropbox | ||||
| Cours | Présentation PDF | Présentation PPTX | |||
| Résumé | Résumé PDF | Résumé Word | |||
| Fiche d'autoévaluation par compétences | Résumé PDF | Résumé Word | |||
| TD | 1-1 - Réseau de neurones et knn Reconnaissance de caractères Eduscol | Sujet PDF | Sujet Word | Dossier élèves | |
| Correction py 1 | Correction py 2-1 Correction py 2-2 | Correction py 3 | Correction py 4-1 Correction py 4-2 | Correction py 5 Correction py 6 |
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| 1-2 - Régression linéaire multiple - Images | Sujet PDF | Sujet Word | Dossier élèves | Correction py | |
| Création py | Modèle joblib | ||||
| 1-3 - Régression linéaire multiple - Comax Eduscol | Sujet PDF | Sujet Word | Code élèves | ||
| Correction PDF | Correction Word | Correction py | |||
| 1-4 - Détection de balles par réseau de neurones | Sujet PDF | Sujet Word | Dossier élèves | Correction py | |
| 1-5 - Extrait concours CCINP PSI Modélisation 2024 - Programmer son réseau de neurones de A à Z | Sujet PDF | Sujet Word | Code élèves py | ||
| Correction PDF | Correction Word | Correction py | |||
| 1-6 - Convolution d'images par réseau de neurones | Sujet PDF | Sujet Word | Dossier élèves | ||
| Correction ng py | Correction couleurs py | ||||
| 1-7 - Interpolation par réseau de neurones | Sujet PDF | Sujet Word | Code élèves | Correction py | |
| 1-8 - Classification 2D par réseau de neurones | Sujet PDF | Sujet Word | Correction py | ||
| 1-9 - Reconnaissance automatique de panneaux par rn | Sujet PDF | Sujet Word | Dossier élèves | Correction py | |
Retrouvez d'autres applications de l'IA (knn, k-moyennes, jeux) liées au programme d'informatique du tronc commun dans le chapitre 3 ici: ITC2 |
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Retrouvez un TD sur la descente de gradient dans le chapitre "Dérivation numérique - Euler" ici: Simulation |
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Voici une vidéo de cours sur les réseaux de neurones basée sur le sujet de concours CCINP PSI 2024 Modélisation, mon TD 1-5 et ma présentation de cours. Elle vous permettra de comprendre comment un réseau de neurones fonctionne numériquement, comment l’entraîner par rétropropagation et descente de gradient, comment le programmer avec le langage Python, et comment ensuite utiliser le module scikit-learn pour programmer très simplement le vôtre. Pour bien suivre, il est mieux d’avoir des notions sur la dérivée et les matrices. Connaître le langage Python est un plus.
Attention: Petit problème de décalage de son, j’ai recalé au mieux mais il persiste quelques décalages