Vous le saviez, WindDriftMaster est désormais disponible gratuitement sur le Microsoft Store: LIEN
Dans le cadre de sa mise à disposition, j’ai réalisé une vidéo de présentation générale à destination des membres de la Fédération Française Aéronautique (via l’actu FFA) et des lecteurs d’Info-Pilote (via leur site web).
WindDriftMaster est un outil pédagogique qui s’adresse aussi bien aux élèves-pilotes qu’aux pilotes confirmés et aux instructeurs souhaitant disposer d’un support visuel et interactif pour l’enseignement ou la révision des fondamentaux de la navigation aérienne sous l’effet du vent.
Des informations complémentaires, ainsi que des ressources associées, sont disponibles sur mon site : LIEN

Bon visionnage.

Après le sujet consacré à la convolution par réseaux de neurones appliquée aux images, je vous propose de découvrir sur mon site trois nouveaux sujets (TD4, TD5 et TD7), que je viens de créer/remanier et finaliser :
TD5 – Comprendre le fonctionnement d’un réseau de neurones de A à Z : architecture, calculs internes, apprentissage. (Quelques bases scientifiques sont nécessaires.)

TD4 – Entraîner un réseau de neurones (avec le module scikit-learn) pour reconnaître une balle rouge sur fond blanc, puis extraire automatiquement le rouge d’une image quelconque afin de détecter une balle dans un contexte robotique.

TD7 – Utiliser un réseau de neurones (avec scikit-learn) pour interpoler une courbe quelconque définie par les coordonnées de ses points, dans le cadre de la résolution d’un mécanisme à quatre barres.

Tout est là: Lien

Bonne lecture !

🎓 Je viens de finaliser un petit sujet d’IA très sympa pour les enseignements de Sciences de l’Ingénieur et d’Informatique en CPGE

Dans ce TD, j’explore une idée amusante : 👉 détecter les contours d’une image… sans utiliser explicitement les nuances de gris, le Laplacien (convolution), ni la binarisation (noir et blanc).

À la place, un réseau de neurones (scikit-learn) apprend, à partir de milliers d’exemples aléatoires de petits patchs 3×3 en couleurs, à prédire si le pixel central doit être noir ou blanc dans l’image finale.

Autrement dit :
🧠➡️ L’IA recrée le comportement d’un filtre de convolution, uniquement par apprentissage.

📄 Le TD complet : LIEN

📝 Et la correction (avec explications) est disponible ici (TD1-6) : LIEN

Bonne lecture, et n’hésitez pas si vous souhaitez échanger sur le sujet !