IA

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 completDropbox
CoursPrésentation PDFPrésentation PPTX
RésuméRésumé PDFRésumé Word
Fiche d'autoévaluation par compétencesRésumé PDFRésumé Word
TD1-1 - Réseau de neurones et knn
Reconnaissance de caractères
Eduscol
Sujet PDFSujet WordDossier élèves
Correction py 1Correction py 2-1
Correction py 2-2
Correction py 3Correction py 4-1
Correction py 4-2
Correction py 5
Correction py 6
1-2 - Régression linéaire multiple - ImagesSujet PDFSujet WordDossier élèvesCorrection py
Création pyModèle joblib
1-3 - Régression linéaire multiple - Comax
Eduscol
Sujet PDFSujet WordCode élèves
Correction PDFCorrection WordCorrection py
1-4 - Détection de balles par réseau de neuronesSujet PDFSujet WordDossier élèvesCorrection py
1-5 - Extrait concours CCINP PSI Modélisation 2024 -
Programmer son réseau de neurones de A à Z
Sujet PDFSujet WordCode élèves py
Correction PDFCorrection WordCorrection py
1-6 - Convolution d'images par réseau de neuronesSujet PDFSujet WordDossier élèves
Correction ng pyCorrection couleurs py
1-7 - Interpolation par réseau de neuronesSujet PDFSujet WordCode élèvesCorrection py
1-8 - Classification 2D par réseau de neuronesSujet PDFSujet WordCorrection py
1-9 - Reconnaissance automatique de panneaux par rnSujet PDFSujet WordDossier élèvesCorrection 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
Retrouvez un TD sur la descente de gradient dans le chapitre "Dérivation numérique - Euler" ici: Simulation

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

Les Sciences Industrielles de l'Ingénieur (SII) et l'Informatique du Tronc Commun (ITC) en CPGE par Denis DEFAUCHY