Une approche multi-agents pour la détection de contoursSlim Namouchi
Projet de Fin d’études: Diplôme d’ingénieur en informatique et Multimédias
Encadrant: M. Abdesslam BENZINOU, Maître de conférences HDR à l’ENIB
Encadrant: M. Imed Riadh FARAH, Maître de conférences HDR à l’ISAMM
Représentation de formes par approche contourmohamed aida
Au cours des dernières années plusieurs systèmes de reconnaissance de formes ont été
développés en se basant sur l'extraction d’un maximum d'informations pertinentes décrivant
l'objet et de trouver une représentation fiable de ces objets.
Dans ce mémoire nous avons présenté une méthode de modélisation basée sur quelques
caractéristiques extraites à partir des points de contour telles que les points de courbure, les
parties délimitées par l’enveloppe convexe et le contour de la silhouette.
Les caractéristiques extraites ont été testées et validées pour sélectionner les meilleurs
attributs qui vont décrire fidèlement la forme. Ces attributs ont été ensuite exploités pour
reconnaitre des formes dans des différentes bases de données en utilisant une mesure de
similarité bien définie.
L’approche proposée a été validée sur plusieurs bases de données : (Kimia-99, Kimia-216,
MPEG-7).
Comme résultat de notre travail nous avons réussi à apporter des améliorations aux travaux
déjà effectués.
Simple Introduction to JADE (Java Agent DEvelopment) FrameworkAhmed Gad
As part of artificial intelligence course given in faculty of computers and information, JADE was a very robust framework to create agents in software.
JADE is regarded the most common framework to build a multi-agent system simulating the behaviors of a real working environment.
Java Agent DEvelopment Framework, or JADE, is a software framework for the development of intelligent agent, implemented in Java. JADE system supports coordination between several agents FIPA and provides a standard implementation of the communication language FIPA-ACL, which facilitates the communication between agents and allows the services detection of the system. JADE was originally developed by Telecom Italia and is distributed as free software.
In this course, multiple agents are created with different behaviors built inside each one. Using the Agent Communication Language (ACL) provided by JADE, messages can be sent and received among different agents.
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https://scholar.google.com.eg/citations?user=r07tjocAAAAJ&hl=en
Mendelay
https://www.mendeley.com/profiles/ahmed-gad12/
ORCID
https://orcid.org/0000-0003-1978-8574
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http://stackoverflow.com/users/5426539/ahmed-gad
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Représentation sous forme de graphe d'états
Global Problem Solver
Algorithmes de Recherche Aveugles
Algorithmes de Recherche Informés
Depth First Search
Breadth First Search
Best First Search
A, A*
Fonction heuristique, Fonction heuristique admissible
Ce cours introduit à l'intelligence artificielle. La première partie du cours présente et définit ce qu'est l'intelligence et décrit les notions d'agent rationnel et d'environnement et leurs propriétés. Ces deux concepts permettent d'offrir un cadre de réflexion sur l'intelligence. La fin de la première partie présente les neufs formes d'intelligence selon Howard Gardner. La seconde partie du cours présente et définit l'intelligence artificielle, initiée par Marvin Minsky et John McCarthy au MIT. Elle présente également le test de Turing, test permettant de déterminer si une machine peut penser. Cette partie se termine en présentant les six grands domaines de l'intelligence artificielle.
Cette application est réalisé en utilisant le Framework Spring Boot, elle sert à gerer tous ce qui concerne la gestion commerciale tels que :
La gestion des clients
La gestion des fournisseurs
La gestion des commandes
La gestion des factures
La gestion des produits
La gestion des dossiers
La gestion des utilisateurs
Gestion de la securité
Au niveau de la conception, cette application est mis en place à l'aide de l'outil Entreprise Architect qui fournit plusieurs fonctionalités de developpement UML.
L'application est réalisé en utilisant le Framework Spring Boot en generale; où l'implementation de l'architecture MVC, l'utilisation du moteur de template Thymleaf, l'implementation du module DAO, et l'integration du Spring Security.
* Le rapport du projet : https://drive.google.com/open?id=1bHvbtHwu2hGBmZuiHw7aOSCTSOr6eJ1t .
* Vidéo illustratif : https://drive.google.com/open?id=1fRqJ735rau7c_0TOqZgFQyBFXZ3TEGLh
* Repository : https://github.com/abdev2019/Gestion-Commerciale-avec-Spring.Boot
1 hour to browse the algos stars of machine learning. No code, big concepts with a little math. Linear regression, classification (logistic regression / svm / tree), neural network, deep learning...
Adopter une méthodologie pour développer un système est indéniable au risque de vous planter, cette présentation étale sur ses slides la méthodologie 2TUP, qui fait partie de la famille des Processus unifiés basés sur UML
Introduction to AI: This covers the history of AI and its development, as well as the definition and scope of AI and its various subfields.
Machine Learning: This covers the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning, regression and classification algorithms, and decision trees.
Neural Networks: This covers the basics of neural networks, including feedforward and recurrent neural networks, activation functions, and backpropagation.
Natural Language Processing: This covers the basics of natural language processing, including text classification, sentiment analysis, and named entity recognition.
Computer Vision: This covers the basics of computer vision, including image classification, object detection, and image segmentation.
Robotics: This covers the basics of robotics, including robot kinematics and dynamics, motion planning, and control.
Ethics and Social Implications of AI: This covers the ethical and social implications of AI, including issues related to privacy, bias, and accountability.
Une approche multi-agents pour la détection de contoursSlim Namouchi
Projet de Fin d’études: Diplôme d’ingénieur en informatique et Multimédias
Encadrant: M. Abdesslam BENZINOU, Maître de conférences HDR à l’ENIB
Encadrant: M. Imed Riadh FARAH, Maître de conférences HDR à l’ISAMM
Représentation de formes par approche contourmohamed aida
Au cours des dernières années plusieurs systèmes de reconnaissance de formes ont été
développés en se basant sur l'extraction d’un maximum d'informations pertinentes décrivant
l'objet et de trouver une représentation fiable de ces objets.
Dans ce mémoire nous avons présenté une méthode de modélisation basée sur quelques
caractéristiques extraites à partir des points de contour telles que les points de courbure, les
parties délimitées par l’enveloppe convexe et le contour de la silhouette.
Les caractéristiques extraites ont été testées et validées pour sélectionner les meilleurs
attributs qui vont décrire fidèlement la forme. Ces attributs ont été ensuite exploités pour
reconnaitre des formes dans des différentes bases de données en utilisant une mesure de
similarité bien définie.
L’approche proposée a été validée sur plusieurs bases de données : (Kimia-99, Kimia-216,
MPEG-7).
Comme résultat de notre travail nous avons réussi à apporter des améliorations aux travaux
déjà effectués.
Simple Introduction to JADE (Java Agent DEvelopment) FrameworkAhmed Gad
As part of artificial intelligence course given in faculty of computers and information, JADE was a very robust framework to create agents in software.
JADE is regarded the most common framework to build a multi-agent system simulating the behaviors of a real working environment.
Java Agent DEvelopment Framework, or JADE, is a software framework for the development of intelligent agent, implemented in Java. JADE system supports coordination between several agents FIPA and provides a standard implementation of the communication language FIPA-ACL, which facilitates the communication between agents and allows the services detection of the system. JADE was originally developed by Telecom Italia and is distributed as free software.
In this course, multiple agents are created with different behaviors built inside each one. Using the Agent Communication Language (ACL) provided by JADE, messages can be sent and received among different agents.
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Fonction heuristique, Fonction heuristique admissible
Ce cours introduit à l'intelligence artificielle. La première partie du cours présente et définit ce qu'est l'intelligence et décrit les notions d'agent rationnel et d'environnement et leurs propriétés. Ces deux concepts permettent d'offrir un cadre de réflexion sur l'intelligence. La fin de la première partie présente les neufs formes d'intelligence selon Howard Gardner. La seconde partie du cours présente et définit l'intelligence artificielle, initiée par Marvin Minsky et John McCarthy au MIT. Elle présente également le test de Turing, test permettant de déterminer si une machine peut penser. Cette partie se termine en présentant les six grands domaines de l'intelligence artificielle.
Cette application est réalisé en utilisant le Framework Spring Boot, elle sert à gerer tous ce qui concerne la gestion commerciale tels que :
La gestion des clients
La gestion des fournisseurs
La gestion des commandes
La gestion des factures
La gestion des produits
La gestion des dossiers
La gestion des utilisateurs
Gestion de la securité
Au niveau de la conception, cette application est mis en place à l'aide de l'outil Entreprise Architect qui fournit plusieurs fonctionalités de developpement UML.
L'application est réalisé en utilisant le Framework Spring Boot en generale; où l'implementation de l'architecture MVC, l'utilisation du moteur de template Thymleaf, l'implementation du module DAO, et l'integration du Spring Security.
* Le rapport du projet : https://drive.google.com/open?id=1bHvbtHwu2hGBmZuiHw7aOSCTSOr6eJ1t .
* Vidéo illustratif : https://drive.google.com/open?id=1fRqJ735rau7c_0TOqZgFQyBFXZ3TEGLh
* Repository : https://github.com/abdev2019/Gestion-Commerciale-avec-Spring.Boot
1 hour to browse the algos stars of machine learning. No code, big concepts with a little math. Linear regression, classification (logistic regression / svm / tree), neural network, deep learning...
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Introduction to AI: This covers the history of AI and its development, as well as the definition and scope of AI and its various subfields.
Machine Learning: This covers the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning, regression and classification algorithms, and decision trees.
Neural Networks: This covers the basics of neural networks, including feedforward and recurrent neural networks, activation functions, and backpropagation.
Natural Language Processing: This covers the basics of natural language processing, including text classification, sentiment analysis, and named entity recognition.
Computer Vision: This covers the basics of computer vision, including image classification, object detection, and image segmentation.
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Alphorm.com Formation Techniques de Blue Teaming : L'Essentiel pour l'Analyst...Alphorm
Cette formation représente la première partie d’une suite de formation relative aux techniques essentiel pour un analyste SOC et bien plus encore.
Elle permet d’avoir des compétences fonctionnelles pour tout analyste SOC qui souhaite commencer dans ce métier ou encore pour toute personne travaillante ou souhaitant travailler dans la sécurité défensive : les Blue teams.
Les équipes bleues font référence à l'équipe de sécurité interne qui défend l’organisme contre les menaces et les cyberattaques.
Le Blue Teaming peut englober beaucoup de métiers : Analyste SOC, Incident Responder, Threat Hunte et même administrateurs !
C’est d’abord une mentalité de vigilance constante contre les acteurs de menaces, qui consiste à défendre, de protéger les organismes mais aussi de durcir les mécanismes de défense et rendre la réponse aux incidents beaucoup plus efficace.
the 8 trends to be explained to top management and the change to be expected in the pharmaceutical space as 8 techno are surfing the Moore law. What impact for CIO in this industry ?
Réussir son analyse des besoins dans la conduite d'un projet informatique (2007)Ardesi Midi-Pyrénées
Présentation des points essentiels à l’analyse des besoins. Dans le cadre de la mise en œuvre d’un projet il faut prendre en compte : son environnement, la constitution de son équipe projet, la communication …
Sebatien Tran: Le SI et ses utilisatueurs…perspectives sur la stratégie; it d...CBOD ANR project U-PSUD
Le SI et ses utilisatueurs…Perspectives sur la stratégie; IT des organisations à l’heure du Cloud computing
Sébastien Tran ISC Paris
Emmanuel Bertin Orange Labs, Telecom SudParis
International conference on
“DATA, DIGITAL BUSINESS MODELS, CLOUD COMPUTING AND ORGANIZATIONAL DESIGN”
24-25 November 2014 ,
at Université Paris –Sud
Pour cette rencontre du groupe ADIRA Business Analysis, Dominique Houdier nous avait préparé un atelier sur « la vie d’un besoin », depuis son expression par le métier jusqu’à la définition des exigences de la solution.
Chap III : Cours de Modélisation & Simulation des systèmesMohammed TAMALI
Un jugement n’est jamais facile à dévoiler, faute de méconnaissance des causes qui sont à l’origine du sujet objet d’un quelconque jugement.
Notre univers est certes basé sur un ensemble de constantes, c’est les constantes UNIVERSELLES.
L’équilibre en est une, il est bien connu que sans cette caractéristiques, nous ne pouvons utiliser les ÉGALITÉS et les COMPARAISONS.
Chaque observateur peut prétendre connaitre suffisamment cette notion.
Cycle de Formation Théâtrale 2024 / 2025Billy DEYLORD
Pour la Saison 2024 / 2025, l'association « Le Bateau Ivre » propose un Cycle de formation théâtrale pour particuliers amateurs et professionnels des arts de la scène enfants, adolescents et adultes à l'Espace Saint-Jean de Melun (77). 108 heures de formation, d’octobre 2024 à juin 2025, à travers trois cours hebdomadaires (« Pierrot ou la science de la Scène », « Montage de spectacles », « Le Mime et son Répertoire ») et un stage annuel « Tournez dans un film de cinéma muet ».
Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 12-06-24BenotGeorges3
Les informations et évènements agricoles en province du Luxembourg et en Wallonie susceptibles de vous intéresser et diffusés par le SPW Agriculture, Direction de la Recherche et du Développement, Service extérieur de Libramont.
Le fichier :
Les newsletters : https://agriculture.wallonie.be/home/recherche-developpement/acteurs-du-developpement-et-de-la-vulgarisation/les-services-exterieurs-de-la-direction-de-la-recherche-et-du-developpement/newsletters-des-services-exterieurs-de-la-vulgarisation/newsletters-du-se-de-libramont.html
Bonne lecture et bienvenue aux activités proposées.
#Agriculture #Wallonie #Newsletter #Recherche #Développement #Vulgarisation #Evènement #Information #Formation #Innovation #Législation #PAC #SPW #ServicepublicdeWallonie
Formation M2i - Onboarding réussi - les clés pour intégrer efficacement vos n...M2i Formation
Améliorez l'intégration de vos nouveaux collaborateurs grâce à notre formation flash sur l'onboarding. Découvrez des stratégies éprouvées et des outils pratiques pour transformer l'intégration en une expérience fluide et efficace, et faire de chaque nouvelle recrue un atout pour vos équipes.
Les points abordés lors de la formation :
- Les fondamentaux d'un onboarding réussi
- Les outils et stratégies pour un onboarding efficace
- L'engagement et la culture d'entreprise
- L'onboarding continu et l'amélioration continue
Formation offerte animée à distance avec notre expert Eric Collin
Formation M2i - Onboarding réussi - les clés pour intégrer efficacement vos n...
Présentation SMA
1. Institut Supérieur de Gestion de Tunis 1ère année Mastère de recherche IAG Les Systèmes Multi Agents Bon suivi…. Amna Dridi dridiamna@gmail.com Le 5 avril 2011
2. Objectifs du cours Initiation à l’Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) et plus particulièrement aux Systèmes Multi Agents (SMA). Se familiariser aux concepts agent, système multi agents, interactions... Utiliser le paradigme SMA pour la modélisation et la simulation de phénomènes collectifs. Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10
3. Plan Motivations Historique Agent: Définitions, Architecture et Apprentissage SMA: Concepts de base, Caractéristiques et Utilité Domaines d’Applications Conclusion Références Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10
4. Motivations Historique Agent Motivations Evolution de l’informatique Des systèmes de plus en plus répartis Accroissement des capacités informatiques Des nouveaux besoins applicatifs Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10
5. Motivations Historique Agent Historique 1980: les agents sont limités au domaine de l’IA IA distribuée, systèmes multi agents … 1990: la notion d’agent s’élargit assistants personnels, interfaces, recherche d’information … 1995: tout devient agent vie artificielle, agents économiques … Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10
6. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent: Définition 1: Agent: toute entité qui perçoit son environnement à l’aide de ses capteurs et qui agit sur son environnement à l’aide de ses effecteurs. Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10
7. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Définition 2: J. Ferber 91 Entité réelle ou virtuelle prolongée dans un environnement sur lequel elle est capable d’agir, Qui dispose d’une capacité de perception et de représentation partielle de cet environnement Qui peut communiquer avec d’autres agents Qui est mue par un ensemble de tendances (objectifs individuels, fonctions de satisfaction, de survie) qui possède un comportement autonome tendant à satisfaire ses objectifs, qui est capable éventuellement de se reproduire Amna Dridi 23 4 5 6 7 8 9 10 11
8. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Définition 3: Wooldridge 98 Un agent est un système informatique, situé dans un environnement, qui agit d’une façon autonome et flexible pour atteindre les objectifs pour lesquels il a été conçu. Situésignifie que l’agent peut recevoir des entrées sensorielles provenant de son environnement et qu’il peut effectuer des actions qui sont susceptibles de changer cet environnement. Autonomesignifie que l’agent est capable d’agir sans l’intervention directe d’un humain (ou d’un autre agent) et qu’il a le contrôle de ses actions et de son état interne. Flexible signifie que l’agent est capable de répondre à temps, proactif et social. Amna Dridi 23 4 5 6 7 8 9 10 11
9. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agents réactifs Un agent réactif ne fait que réagir aux changements qui surviennent dans l’environnement Il existe deux sections décrivant deux modèles qui peuvent servir à la conception d’agents réactifs Agents à reflexes simples Agents conservant une trace du monde Amna Dridi 34 5 6 7 8 9 10 11 12
10. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agents délibératifs: Ce sont des agents qui effectuent une certaine délibération pour choisir leur actions. Une telle délibération peut se faire en se basant sur les buts de l’agent ou sur une certaine fonction d’utilité. La fonction d’utilité peut prendre la forme d’un plan qui reflète la suite d’actions que l’agent doit effectuer en vue de réaliser son but. Amna Dridi 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
11. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agents hybrides: Comme pour les humains, les agents doivent pouvoir réagir très rapidement dans certaines situations (comportement réflexe), tandis que dans d’autres, ils doivent avoir un comportement plus réfléchi. On parle alors d’architecture hybride, dans laquelle on retrouve généralement plusieurs couches logicielles Architecture d’agents en couches [JEN 98] Amna Dridi 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
13. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agent VS Objet: Possèdent un état interne Des unités de comportement modulaires (méthodes/compétences) Similarités Communiquent par envoi de messages Peuvent agir pour modifier leur état Différences Amna Dridi 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
14. Agent SMA Applications Concepts de base Caractéristiques Utilités SMA SMA = Société d’entités en interaction en vue de satisfaire au mieux un ou plusieurs buts Contrôle décentralisé Deux niveaux de description: individuel (local), collectif (global) Les interactions: Communication, Coopération, Négociation, Concurrence,… Amna Dridi 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
15. Agent SMA Applications Concepts de base Caractéristiques Utilités SMA SMA (A, E, I, O): l’approche voyelle [Demazeau]: Amna Dridi 8 9 10 11 12 1314 15 16 17
16. Agent SMA Applications Concepts de base Caractéristiques Utilités SMA Autonomie/ control décentralisé Distribué Hétérogénéité Place des utilisateurs La connaissance dans les SMA Délégation du contrôle au système et émergence Amna Dridi 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
17. Agent SMA Applications Concepts de base Caractéristiques Utilités SMA Complexité inhérente de l’application Distribution inhérente de l’application Contraintes d’exécution Besoin d’évolutivité Besoin d’ouverture Amna Dridi 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
19. Applications Conclusion Références Conclusion Pluridisciplinarité des SMA: systèmes distribués, IA, BD, langage naturel, robotique, réseaux et télécommunication, biologie, éthologie…. Un SMA n’est pas obligatoirement la solution adéquate dans toutes les situations. Amna Dridi 12 13 14 15 16 17 18 19 20
20. Applications Conclusion Références Références Anonyme, « Agents et systèmes multi agents », www.dama.ift.alaval.ca, consulté le 22 février 2011 Chaib-draa, « Agents Intelligents », 2010 Christiane Boujot, « Système Multi Agents: Modélisation et simulation informatique de comportements collectifs », 1998 Jennings N., sycara K., Wooldridge M., « A Roadmap of Agent Research and Development », 1998 Khaled Ghdira, « Les systèmes multi agents et la Recherche d’Informations », mars 2010 Olivier B., Philippe B., Laurent V., « Système Multi Agents », octobre 2001 Russel S.J., « Artificial Intelligence: A modern Approach », 1995 T.Guyet, « Systèmes Multi Agents : Introduction et Applications biomédicales », 2007 Amna Dridi 13 14 15 16 17 18 19 20
21. Savoir plus… Techniques de modélisation des systèmes multi agents : modèles algébriques, modèles opératoires, AUML, MA-AUML…. Les plates formes multi agents: Jade, madKit, Zeus, Agent Builder… Langage de communication des agents: KQML, FIPA ACL Les Agents d’Internet Amna Dridi 13 14 15 16 17 18 19 20