Présentation de l'atelier

Créer et entraîner des réseaux de neurones de classification d'images.

À qui s'adresse cet atelier ?

Parfait pour les 4ème-3ème qui sont curieux de l’innovation technologique et qui veulent comprendre l’intelligence artificielle au-delà des mots clés.
Adapté aux collégiens qui veulent se lancer pleinement dans la programmation en Python en prévision des enseignements du Lycée.

Qu'est-ce qu'on apprend ?

  • À acquérir des compétences de programmation en Python.
     
  • Programmer des réseaux de neurones.
     
  • Utiliser un framework professionnel (Tensorflow).
     
  • Modéliser des problèmes solvables avec l'IA en prenant en compte les biais induits par les données choisies.
     
  • Acquérir des compétences en manipulation d'images.

Qu'est-ce qu'on y fait ?

DÉCOUVRIR LE MACHINE LEARNING
Dans ce module, les 4ème-3ème vont commencer par s'initier au fonctionnement de l'intelligence artificielle et à l'impact du choix des données en testant de la reconnaissance d'images sur l'outil Teachable Machine.

IMAGINER, CONCEVOIR, DESIGNER LEUR PROJET DE MACHINE LEARNING
Lors de l’une des séances, ils pourront brainstormer pour trouver leur idée de projet personnel pour la suite du module en choisissant un set de données d'images pertinent sur le site Kaggle, un site ressource pour data scientists.

MANIPULATION D’IMAGES EN PYTHON ET DATA SCIENCE
Une fois qu'ils auront trouvé leur set de données, ils apprendront à le mettre en forme avec le module OpenCV de Python afin que les images soient utilisables par leur réseau de neurones pour l’entraînement. Ce sera l'occasion de se poser des questions importantes sur leurs données : Quelle taille d'image est appropriée ? A-t-on besoin, pour ce projet, des informations de couleurs ? Ou encore quels biais sont présents dans le set de données que j'utilise ?

CODER UN RÉSEAU DE NEURONES
Une fois leurs données bien formatées, les collégiens créeront leur réseau de neurones en Python à l'aide du module professionnel Tensorflow de Google. Ils l’entraîneront ensuite sur leurs données et testeront ses performances.

ITÉRER ET PERFECTIONNER
La suite du module sera consacrée à tester et itérer sur leur projet afin d'aboutir à un modèle de réseau de neurones bien entraîné.

 

L’ATELIER EN IMAGE

Infos pratiques pour suivre l'atelier à distance

Il est impératif d'être équipé d'une webcam et d'un micro fonctionnels, afin d'assurer une dynamique et une cohésion de groupe permettant l'échange et l'entraide.
 

  • Configurations PC minimales :
    • CPU : Intel Core i3-3210 3,2 GHz / AMD A8-7600 APU 3,1 GHz ou équivalent
    • RAM : 4 Go
    • GPU (intégré): Intel HD Graphics 4000 ou série AMD Radeon R5 avec OpenGL 4.4 OU Carte Graphique : séries Nvidia GeForce 400 ou AMD Radeon HD 7000 avec OpenGL 4.4
    • Disque dur : au moins 5 Go pour les logiciels et ressources graphiques et audio
       
  • Système d’exploitation :
    • Windows: Windows 10 version 1709+
    • MacOS: MacOS 10.13 + X 64 bits
       
  • Une connexion Internet stable
     
  • Installations :
    • Navigateurs possibles
      • Google Chrome 57+
      • Firefox 55+
      • Safari 11+
      • Microsoft Edge 16+
    • Python 3
    • Éditeur de texte pour Python - Sublime Text

Si vous souhaitez suivre cet atelier à distance mais que vous n’avez pas d’ordinateur suffisamment puissant, contactez nous au 01 76 41 07 45