Un réseau de neurones artificiels ou Neural Network est un système informatique s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour apprendre. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie d’intelligence artificielle de la famille du Deep Learning.
Un réseau de neurones artificiels ou Neural Network est un système informatique s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour apprendre. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie d’intelligence artificielle de la famille du Deep Learning.
C'est une branche du Machine Learning très prometteuse. Que ce soit pour reconnaître des visages sur des images, analyser des textes et les interpréter automatiquement ou encore avoir des voitures qui conduisent toutes seules, les applications du Deep Learning sont nombreuses. Aujourd'hui, nous vous proposons un workshop qui va vous permettre de comprendre ce domaine et voir en quoi nous pourrions concretement l'utiliser.
Les réseaux de neurones convolutifs CNNSALMARACHIDI1
La présentation a débuté par une introduction aux Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN), en soulignant leur importance croissante dans le domaine de l'intelligence artificielle et du traitement d'images. Les CNN sont particulièrement adaptés à la reconnaissance d'images, à la classification d'objets et à d'autres tâches liées à la vision par ordinateur.
La première partie de la présentation a abordé les fondements des CNN. Les participants ont été familiarisés avec les concepts de base des réseaux de neurones et ont pu comprendre les différences entre les réseaux de neurones classiques et les CNN. Un accent particulier a été mis sur l'architecture spécifique des CNN, comprenant des couches de convolution, des couches de pooling et des couches entièrement connectées. Les participants ont compris comment les opérations de convolution permettent d'extraire des caractéristiques importantes des images, tandis que les opérations de pooling réduisent la dimensionnalité et conservent les informations essentielles.
Dans la deuxième partie de la présentation, l'accent a été mis sur l'implémentation pratique des CNN en utilisant le langage de programmation Python. Les participants ont été guidés à travers les étapes de construction d'un modèle CNN en utilisant des bibliothèques populaires telles que TensorFlow ou PyTorch. Ils ont appris à définir les couches de convolution, les couches de pooling et les couches entièrement connectées, ainsi qu'à configurer les hyperparamètres du modèle.
La présentation a également abordé des sujets connexes tels que l'entraînement et l'évaluation des modèles CNN, l'application de la technique de transfert d'apprentissage pour des tâches spécifiques, et les défis liés à la mise à l'échelle des CNN pour des ensembles de données plus volumineux.
En résumé, la présentation sur les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) a permis aux participants de comprendre les principes fondamentaux de cette architecture, ainsi que d'acquérir les connaissances nécessaires pour mettre en œuvre un modèle CNN en utilisant Python. Ils ont également été sensibilisés aux applications et aux perspectives futures des CNN dans le domaine de la vision par ordinateur.
Un réseau de neurones récurrent (RNN, recurrent neural network) est un type de réseau de neurones artificiels principalement utilisé dans la reconnaissance automatique de la parole, dans l'écriture manuscrite et dans le traitement automatique du langage naturel, en particulier dans la traduction automatique.
Les RNN sont conçus de manière à reconnaître les caractéristiques séquentielles et pour prédire le scénario suivant le plus probable.
Les réseaux LSTM (Long Short Term Memory ou mémoire à long terme et à court terme ) sont un type spécial de RNN, capable d'apprendre les dépendances à long terme. Ils ont été introduits par Hochreiter et Schmidhuber en 1997, et ont été par la suite affinés et popularisés à travers plusieurs travaux. Ils fonctionnent extrêmement bien sur une grande variété de problèmes et sont maintenant largement utilisés.
Lien pour la version vidéo :
https://youtube.com/playlist?list=PLzjg2z2kYUrjcL_UhvQawGGB85UA9rtNO
Join us for an enlightening presentation that delves into the fascinating world of Convolutional Neural Networks (CNNs). CNNs have emerged as a groundbreaking technology in the field of deep learning, revolutionizing various applications ranging from image recognition and natural language processing to autonomous vehicles and medical diagnosis.
Our presentation will provide a comprehensive overview of CNNs, exploring their architecture, capabilities, and real-world applications. We will begin by unraveling the fundamental concepts underlying CNNs, such as convolution, pooling, and non-linear activation functions. Through intuitive explanations and visual aids, we will demystify the inner workings of CNNs, making the topic accessible to both technical and non-technical audiences.
As we delve deeper, we will showcase how CNNs excel in image recognition tasks, leveraging their ability to automatically learn and extract meaningful features from visual data. We will discuss the hierarchical nature of CNN architectures, which enables them to capture both low-level features like edges and textures, as well as high-level semantic representations. Through engaging examples and case studies, we will illustrate how CNNs have achieved state-of-the-art performance in image classification, object detection, and image segmentation tasks.
Beyond image processing, our presentation will explore the versatility of CNNs in various domains. We will explore their applications in natural language processing, where they have proven effective in tasks like sentiment analysis, text classification, and machine translation. Additionally, we will delve into their usage in autonomous vehicles, where CNNs enable object detection, lane recognition, and even real-time decision-making.
Furthermore, we will highlight the impact of CNNs in the medical field, where they have revolutionized medical imaging analysis, aiding in the early detection of diseases such as cancer and Alzheimer's. Through remarkable case studies, we will demonstrate how CNNs have enhanced the accuracy and efficiency of medical diagnoses, potentially saving countless lives.
Lastly, we will discuss the latest advancements and ongoing research in the realm of CNNs, including emerging architectures, transfer learning, and explainability. We will also touch upon the ethical considerations and challenges associated with the widespread adoption of CNNs, ensuring a holistic understanding of this powerful technology.
Whether you are a student, researcher, industry professional, or simply curious about the cutting-edge developments in artificial intelligence, this presentation on CNNs promises to enlighten and inspire. Prepare to witness the incredible capabilities of CNNs and discover how they are reshaping the world around us.
Scikit learn: apprentissage statistique en PythonGael Varoquaux
Présentation au niveau sur "scikit-learn", un toolkit d'apprentissage statistique (machine learning) en Python.
Philosophie et strategie du projet, ainsi que API et très bref examples de code.
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...
Machine Learning et Intelligence ArtificielleSoft Computing
Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au cœur des stratégies des géants du net : reconnaissance de textes, de visages, de sentiments, analyse de signaux issus notamment d’objets connectés. Comment capitaliser sur ces méthodologies pour des applications Marketing ? Avec quels outils, méthodes et compétences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l’Intelligence Artificielle. Cette débauche de moyens en recherche et développement génère la diffusion en Open Source de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d’API de Machine Learning et Deep Learning et d’AI « as a service ». Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd’hui accéder simplement et pour un coût modique à des fonctionnalités puissantes pour reconnaître un visage, une voix, des sentiments …
En outre, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer ces algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Le Marketing et la connaissance client capitalisent sur toutes ces nouvelles possibilités : conseiller le bon produit – en mode recommandation ou substitution, anticiper des changements dans les comportements, s’adresser au client de façon complètement personnalisée, surveiller en temps réel des indicateurs de bon ou mauvais fonctionnement – objets connectés, fluidifier et optimiser l’expérience client en identifiant des axes d’amélioration des parcours ou process.
Ce séminaire vise à démystifier le Machine Learning, à en dessiner des applications potentielles pour le Marketing. Les modalités de mise en œuvre – outils, procédures et techniques, forces et faiblesses – seront détaillées à travers la présentation de cas d’usage.
Les réseaux de neurones convolutifs pour la classification des tumeurs cérébr...Juba Ait idir
L’objectif lors de ce mémoire, est de pouvoir classifier des image IRM de tumeurs cérébrales. Cela en s’appuyant sur la puissance des paramètres de modèles du Deep Learning et quelques mesures de performances résultantes du traitement de l’apprentissage automatique.
Classifier des tumeurs cérébrales, en développant deux modèles de réseaux de neurones convolutifs (classique et transfert learning).
La problématique posée: Quels sont les paramètres sensibles pour augmenter les performances de ces modèles ?
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
En informatique, Opinion Mining est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantité de données (Big Data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données fournie par le réseau social Twitter. L'objectif de l'Opinion Mining est de pouvoir analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés. Les sentiments extraits peuvent ensuite faire l'objet de statistiques sur le ressenti général d'une communauté.
C'est une branche du Machine Learning très prometteuse. Que ce soit pour reconnaître des visages sur des images, analyser des textes et les interpréter automatiquement ou encore avoir des voitures qui conduisent toutes seules, les applications du Deep Learning sont nombreuses. Aujourd'hui, nous vous proposons un workshop qui va vous permettre de comprendre ce domaine et voir en quoi nous pourrions concretement l'utiliser.
Les réseaux de neurones convolutifs CNNSALMARACHIDI1
La présentation a débuté par une introduction aux Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN), en soulignant leur importance croissante dans le domaine de l'intelligence artificielle et du traitement d'images. Les CNN sont particulièrement adaptés à la reconnaissance d'images, à la classification d'objets et à d'autres tâches liées à la vision par ordinateur.
La première partie de la présentation a abordé les fondements des CNN. Les participants ont été familiarisés avec les concepts de base des réseaux de neurones et ont pu comprendre les différences entre les réseaux de neurones classiques et les CNN. Un accent particulier a été mis sur l'architecture spécifique des CNN, comprenant des couches de convolution, des couches de pooling et des couches entièrement connectées. Les participants ont compris comment les opérations de convolution permettent d'extraire des caractéristiques importantes des images, tandis que les opérations de pooling réduisent la dimensionnalité et conservent les informations essentielles.
Dans la deuxième partie de la présentation, l'accent a été mis sur l'implémentation pratique des CNN en utilisant le langage de programmation Python. Les participants ont été guidés à travers les étapes de construction d'un modèle CNN en utilisant des bibliothèques populaires telles que TensorFlow ou PyTorch. Ils ont appris à définir les couches de convolution, les couches de pooling et les couches entièrement connectées, ainsi qu'à configurer les hyperparamètres du modèle.
La présentation a également abordé des sujets connexes tels que l'entraînement et l'évaluation des modèles CNN, l'application de la technique de transfert d'apprentissage pour des tâches spécifiques, et les défis liés à la mise à l'échelle des CNN pour des ensembles de données plus volumineux.
En résumé, la présentation sur les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) a permis aux participants de comprendre les principes fondamentaux de cette architecture, ainsi que d'acquérir les connaissances nécessaires pour mettre en œuvre un modèle CNN en utilisant Python. Ils ont également été sensibilisés aux applications et aux perspectives futures des CNN dans le domaine de la vision par ordinateur.
Un réseau de neurones récurrent (RNN, recurrent neural network) est un type de réseau de neurones artificiels principalement utilisé dans la reconnaissance automatique de la parole, dans l'écriture manuscrite et dans le traitement automatique du langage naturel, en particulier dans la traduction automatique.
Les RNN sont conçus de manière à reconnaître les caractéristiques séquentielles et pour prédire le scénario suivant le plus probable.
Les réseaux LSTM (Long Short Term Memory ou mémoire à long terme et à court terme ) sont un type spécial de RNN, capable d'apprendre les dépendances à long terme. Ils ont été introduits par Hochreiter et Schmidhuber en 1997, et ont été par la suite affinés et popularisés à travers plusieurs travaux. Ils fonctionnent extrêmement bien sur une grande variété de problèmes et sont maintenant largement utilisés.
Lien pour la version vidéo :
https://youtube.com/playlist?list=PLzjg2z2kYUrjcL_UhvQawGGB85UA9rtNO
Join us for an enlightening presentation that delves into the fascinating world of Convolutional Neural Networks (CNNs). CNNs have emerged as a groundbreaking technology in the field of deep learning, revolutionizing various applications ranging from image recognition and natural language processing to autonomous vehicles and medical diagnosis.
Our presentation will provide a comprehensive overview of CNNs, exploring their architecture, capabilities, and real-world applications. We will begin by unraveling the fundamental concepts underlying CNNs, such as convolution, pooling, and non-linear activation functions. Through intuitive explanations and visual aids, we will demystify the inner workings of CNNs, making the topic accessible to both technical and non-technical audiences.
As we delve deeper, we will showcase how CNNs excel in image recognition tasks, leveraging their ability to automatically learn and extract meaningful features from visual data. We will discuss the hierarchical nature of CNN architectures, which enables them to capture both low-level features like edges and textures, as well as high-level semantic representations. Through engaging examples and case studies, we will illustrate how CNNs have achieved state-of-the-art performance in image classification, object detection, and image segmentation tasks.
Beyond image processing, our presentation will explore the versatility of CNNs in various domains. We will explore their applications in natural language processing, where they have proven effective in tasks like sentiment analysis, text classification, and machine translation. Additionally, we will delve into their usage in autonomous vehicles, where CNNs enable object detection, lane recognition, and even real-time decision-making.
Furthermore, we will highlight the impact of CNNs in the medical field, where they have revolutionized medical imaging analysis, aiding in the early detection of diseases such as cancer and Alzheimer's. Through remarkable case studies, we will demonstrate how CNNs have enhanced the accuracy and efficiency of medical diagnoses, potentially saving countless lives.
Lastly, we will discuss the latest advancements and ongoing research in the realm of CNNs, including emerging architectures, transfer learning, and explainability. We will also touch upon the ethical considerations and challenges associated with the widespread adoption of CNNs, ensuring a holistic understanding of this powerful technology.
Whether you are a student, researcher, industry professional, or simply curious about the cutting-edge developments in artificial intelligence, this presentation on CNNs promises to enlighten and inspire. Prepare to witness the incredible capabilities of CNNs and discover how they are reshaping the world around us.
Scikit learn: apprentissage statistique en PythonGael Varoquaux
Présentation au niveau sur "scikit-learn", un toolkit d'apprentissage statistique (machine learning) en Python.
Philosophie et strategie du projet, ainsi que API et très bref examples de code.
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Machine Learning et Intelligence ArtificielleSoft Computing
Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au cœur des stratégies des géants du net : reconnaissance de textes, de visages, de sentiments, analyse de signaux issus notamment d’objets connectés. Comment capitaliser sur ces méthodologies pour des applications Marketing ? Avec quels outils, méthodes et compétences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l’Intelligence Artificielle. Cette débauche de moyens en recherche et développement génère la diffusion en Open Source de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d’API de Machine Learning et Deep Learning et d’AI « as a service ». Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd’hui accéder simplement et pour un coût modique à des fonctionnalités puissantes pour reconnaître un visage, une voix, des sentiments …
En outre, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer ces algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Le Marketing et la connaissance client capitalisent sur toutes ces nouvelles possibilités : conseiller le bon produit – en mode recommandation ou substitution, anticiper des changements dans les comportements, s’adresser au client de façon complètement personnalisée, surveiller en temps réel des indicateurs de bon ou mauvais fonctionnement – objets connectés, fluidifier et optimiser l’expérience client en identifiant des axes d’amélioration des parcours ou process.
Ce séminaire vise à démystifier le Machine Learning, à en dessiner des applications potentielles pour le Marketing. Les modalités de mise en œuvre – outils, procédures et techniques, forces et faiblesses – seront détaillées à travers la présentation de cas d’usage.
Les réseaux de neurones convolutifs pour la classification des tumeurs cérébr...Juba Ait idir
L’objectif lors de ce mémoire, est de pouvoir classifier des image IRM de tumeurs cérébrales. Cela en s’appuyant sur la puissance des paramètres de modèles du Deep Learning et quelques mesures de performances résultantes du traitement de l’apprentissage automatique.
Classifier des tumeurs cérébrales, en développant deux modèles de réseaux de neurones convolutifs (classique et transfert learning).
La problématique posée: Quels sont les paramètres sensibles pour augmenter les performances de ces modèles ?
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
En informatique, Opinion Mining est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantité de données (Big Data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données fournie par le réseau social Twitter. L'objectif de l'Opinion Mining est de pouvoir analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés. Les sentiments extraits peuvent ensuite faire l'objet de statistiques sur le ressenti général d'une communauté.
Ces dernières décennies nous assistons de plus en plus à l'utilisation de l'expression des systèmes Intelligents dans les domaines qui s'appuient sur la technologie informatique. Elle devient courante au fur et à mesure que les techniques informatiques s'intéressent aux activités humaines. Les systèmes intelligents font maintenant partis de notre quotidien comme en témoigne l'existence de nombreuses applications qui s'adossent sur les paradigmes de l'intelligence artificielle.
Conférence du 10 novembre 2O22 par Yvon Gervaise.pdfYvon Gervaise
j'ai mis en ligne ma conférence de ce 10/11/22 faite lors notre colloque "Laboratoire du Futur épisode N°2 , le défi de l'intelligence industrielle"
toutes les vidéos des conférences de cette Journée Scientifique et Professionnelle seront accessibles via Replay Web TV INSA Rouen
CHimie & Inteligence Artificielle cours YG.pdfYvon Gervaise
Cours - conférence de Yvon Gervaise aux Etudiants de Master 2 Chimie de l'université de Rouen le 17 janvier 2023 " Chimie et Intelligence artificielle " systemes experts , Machine Learning , réseau de neurones , deep- Learning : concepts et applications en chimie . Ex DENDRAL & ALPHAFOLD
Rapport projet Master 2 - Intelligence ArtificielleYanis Marchand
Découverte de l'apprentissage par réseaux de neurones à travers une application concrète : la reconnaissance vocale.
Les données d'entraînement sont des enregistrements vocaux de personnes dans différents états émotionnels. Elles sont traitées par Transformée de Fourier et le réseau est entraîné à renvoyer l'état émotionnel de la personne enregistrée pour un échantillon donné.
Ce projet a été codé sous MatLab.
Séminaire sur Machines, Deep Learning For Web Mobile and Embedded Application with DL4J and TFJS :
Les vidéos de ce séminaire sont publiée sur les adresses suivantes :
- https://www.youtube.com/watch?v=uGSa4NigFKs
- https://www.youtube.com/watch?v=2yRAu78slgc
- https://www.youtube.com/watch?v=1ThjK3xLWII
- https://www.youtube.com/watch?v=N7LCa6aiqFs
Ce séminaire a été animé à l’ENSET de Mohammedia, dans le cadre du Projet Européen H2020 CybSPEED (Cyber Physical Systems for Pedagogical Rehabilitation in Special Education) dans lequel notre laboratoire de recherche SSDIA (Signaux, Systèmes Distribués et Intelligence Artificielle) est partenaire aux cotés des pays partenaires (France, Espagne, Grèce, Bulgarie, Japan et Chillie). Un projet Multi-disciplinaire autour de l'Intelligence Artificielle, visant à créer un robot destiné à assister les personnes à besoins spécifiques, en particulier les personnes atteintes par la maladie de l’autisme. Ce séminaire traite deux thématiques principales Lattice Computing animé par le professeur Vassillis Kaburlasos, EMaTTech, KAVALA, GRECE et Outils de mise en oeuvre de Machines et Deep Learning pour les applications Web Mobiles et embarquées, animé par moi même. Ce séminaire a un caractère de formation, de sensibilisation et de maîtrise des outils de développement des algorithmes de l'IA pour un public hétérogène Multi-disciplinaire (Informatique, Génie Electrique, Génie Mécanique, Ingénierie Pédagogique, Biologie, Chimie, etc..) constitué principalement des doctorants de notre Labo SSDIA, d'autres Labo affiliés au CeDOC de la FST de Mohammedia ainsi que des enseignants chercheurs de l'ENSET, de EMaTTech Kavala, Grèce et d'autres enseignants chercheurs venant de d'autres centres comme CRMF de Marrakech.
Ce séminaire vise particulièrement à expliquer quelques concepts liés à l’intelligence artificielle. Principalement Machines et Deep Learning et comment mettre en œuvre les Frameworks de machines et deep lerning dans des applications Web, Mobile et embarquées en utilisant Principalement Deeplearning4J pour les applications Java coté backend ou coté FrontEnd Desktop, Web ou Mobiles Android, et TensorFlowJS pour les applications Java Scripts coté Browser Web et Coté Applications Mobiles Hybrides ou NodeJS coté Backend.
Cette série de vidéo aborde les éléments suivants :
• Concepes généraux de l’Intelligence Artificielle, L’IA Distribuée et Systèmes Multi Agents
• Concepts fondamentaux de Machines et Deep Learning
• Réseaux de neurones artificiels : MLP, CNN
• Période d’incertitude des réseaux de neurones
• Catalyseur de l’Intelligence Artificielle
o Architectures Parallèles GPU (CUDA, OpenCL)
o Systèmes Distribués
o Application Mobile et IOT
o Algorithmes de MDL
o Framework de MDL
• Machines et Deep Learning avec TensorFlowJS : Architecture
o Architecture et Mise en oeuvre
• Machines et Deep Learning avec le Framework DL4J
o Architecture et Mise en oeuvre
Forum Labo Version DEF par Yvon Gervaise.pdfYvon Gervaise
Conférence de Yvon Gervaise
Forum Labo 2023 Paris 30/3/23
L'Intelligence Artificielle une opportunité pour les Laboratoires
" la puissance des algorithmes de Machine Learning ouvre une nouvelle ère pour le Laboratoire du Futur "
Intelligence artificielle et bio-inspiration : s’adapter aux contextes change...Nancy BOVY
Bien que capables de résoudre des problèmes de plus en plus complexes, les algorithmes d’intelligence artificielle restent très peu robustes. En effet, une fois un modèle entrainé pour effectuer une tâche précise - telle que la prédiction d’usure sur une machine dans une chaine de production, par exemple - il sera très difficile de le réutiliser, même pour une tâche similaire. Imaginons une autre machine du même type...
Au vu de la quantité de données, souvent coûteuses, nécessaires pour entrainer et construire de tels modèles, cela peut poser bien des problèmes.
Lors de cette rencontre-conférence, nous présenterons une technique permettant d’adapter plus facilement des modèles à d’autres tâches similaires. Cette technique est directement inspirée de la neuromodulation, un phénomène physiologique essentiel du cerveau humain. Cette intelligence artificielle d'un nouveau genre, capable de s'adapter, est issue d’une collaboration de recherche entre un neuroscientifique et un ingénieur informaticien.
Nous accentuerons le caractère interdisciplinaire du développement de cette méthode, ainsi que de potentielles applications.
L'IA au service des Laboratoire - Conference donnée a Paris le 6 Février 2024YvonGervaise
En Partage Version française de ma Conférence faite à Paris le 6 Fevrier 2024 au 1st Green Analytical Chemistry Workshop avec pour Thème l'intelligence Artificielle au service des laboratoires
L'Intelligence Artificielle I.A. au service des LaboratoiresYvon Gervaise
En partage la version française de ma Conférence faite à Paris le 6 février 2024 au 1st Green Analytical Chemistry Workshop avec pour Thème : "L'Intelligence Artificielle au service des Laboratoires "
LA NEUROSCIENCE COMPREND UNE LARGE GAMME de questions sur l'organisation du système nerveux de l'homme, sur son développement et sur la manière dont il génère le comportement.
Ces questions peuvent être explorées à l'aide des outils de la génétique et de la biologie moléculaire et cellulaire, de l'anatomie, de la physiologie des systèmes, de l'observation comportementale…
Le principal défi en neurosciences consiste à intégrer les connaissances à une compréhension cohérente de la structure et du fonctionnement du cerveau.
Plusieurs problèmes ont été explorés avec succès concernent la manière dont les principales composantes de tout systèmes nerveux remplissent leurs fonctions. Des sous-ensembles de neurones et de cellules gliales forment des ensembles appelés circuits neuronaux, qui sont les composants primaires des systèmes neuronaux qui traitent différents types d'informations.
Les systèmes neuronaux répondent à l'un des trois objectifs généraux suivants:
les systèmes sensoriels fournissent des informations sur l'état de l'organisme et de son environnement;
les systèmes moteurs organisent et génèrent des actions;
et les systèmes associatifs fournissent des fonctions cérébrales «d'ordre supérieur» telles que la perception, l'attention, la mémoire, les émotions, le langage et la pensée, qui relèvent toutes de la cognition.
Ces dernières capacités sont au cœur de la compréhension des êtres humains, de leur comportement, de leur histoire et peut-être de leur avenir.
BIPEA 2023 Yvon Gervaise : L'IA Matrice du Laboratoire du Futur ..YvonGervaise
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHALLENGE POUR LES LABORATOIRES DANS LES PROCHAINES ANNEES ?
L’I.A : Matrice du Laboratoire du Futur …
Voici le support de ma #Conference faite lors des Rencontres Techniques #BIPEA 2023
Il y est aussi question de nouveautés #PhenoMatrix , #IAGenerative #BingGPT4 …
#LaboratoireduFutur #Laboratoires
Via #ExpertScience ( E.S.C. ExpertScience - Consulting
BIPEA 2023 Yvon Gervaise : L'IA Matrice du Laboratoire du Futur ..
Réseaux de neurones
1. Réseaux de neurones
(neural computing)
Université Djillali Liabbes de Sidi Bel Abbes
Département d’informatique
2. Introduction
l'objectif des chercheurs était de construire une
machine capable de reproduire certains aspects de
l'intelligence humaine
Les réseaux de neurones artificiels « Neural
Network » réalisés à partir du modèle biologique ne sont
rien qu'une tentative de modélisation mathématique
du cerveau humain
Ils sont donc conçus pour reproduire certaines de leurs
caractéristiques comme :
la capacité d'apprentissage
la capacité de mémoriser l'information
la capacité de traiter des informations incomplètes
3. Historique
Mac Culloch et Pitts ont proposé dès 1943 les
premiers neurones formels calqués sur les neurones
biologiques
Les réseaux de neurones appelé « NNs » ont donc
une histoire relativement jeune (60 ans) mais ce
n'est que depuis le début des années 1990 que les
applications intéressantes des réseaux de neurones
ont vu le jour
4. Soma Soma
Synapse
Synapse
Dendrites
Axon
Synapse
Dendrites
Axon
Définition
Qu'est-ce qu'un neurone ?
Un neurone est une cellule d'un
système permettant la
communication et le traitement
de l'information.
Qu'est-ce qu'un neurone
artificiel ?
Les réseaux de neurones artificiels sont un moyen de modéliser
le mécanisme d'apprentissage et de traitement de l'information
qui se produit dans le cerveau humain.
6. Comparaison (programmation)
Approches informatiques
Approche algorithmique (programmation
complète)
Création des « moteurs d’inférence »
(programme qui raisonne ; règles
SI..ALORS.. ; système expert)
l’approche connexionniste (réseaux
neuronaux)
Calcul non-algorithmique
Information et mémoire distribuée dans le
réseau
Apprentissage par entraînement sur des
exemples
Inspiré du fonctionnement du cerveau
Analogy: Approches pour résoudre un problème
7. • Les entrées "E" du neurone
proviennent soit d’autres
éléments "processeurs", soit
de l’environnement.
• Les poids "W" déterminent
l’influence de chaque entrée.
• La fonction de combinaison "p"
combine les entrées et les
poids.
• La fonction de transfert
calcule la sortie "S" du
neurone en fonction de la
combinaison en entrée.
Σ Fct
E1
E2
E3
E4
En
S
w1
w2
w3
w4
wn
Σ f
p
FONCTION
de
TRANSFERT
FONCTION
de
COMBINAISON
Les éléments de neurone artificiel
(le model formel)
8. La Fonction de Combinaison calcule
l’influence de chaque entrée en tenant
compte de son poids.p = ∑ Wi Ei
• Wi : Poids de la connexion à l’entrée i.
• Ei : Signal de l’entrée i.
p
Σ f
E1
E2
E3
E4
En
S
w1
w2
w3
w4
wn
FONCTION
de
COMBINAISON
Les éléments de neurone artificiel
(model formel)
FONCTION
de
TRANSFERT
La Fonction de Transfert détermine l'état du
neurone (en sortie)
• Calcul de la sortie : S = f(p)
• La fonction de transfert "f" peut avoir plusieurs formes.
9. Les éléments de neurone artificiel
(model formel)
• Fonction en échelon.
• Fonction linéaire par morceaux.
• Fonction dérivable (sigmoïde).
La fonction ‘f’ peut être de la forme :
13. Configurations des NNs Réseaux partiellement connectés: Chaque neurone
est relié à quelques neurones localisés dans son périmètre.
Réseaux à connexions complètes: Chaque
neurone est lié à tous les autres neurones du réseau
Réseaux à couches:Tous les neurones d'une couche
sont connectés aux neurones de la couche en aval.
14. Architecture des NNs
Les réseaux non bouclés :(feedforward).
Réseaux bouclés : feedback network
ou récurrent Network
15.
16. L’utilisation des NNs
Aujourd'hui, les réseaux de neurones ont de nombreuses applications dans des domaines très
variés :
•traitement d'image : compression d'images, reconnaissance de caractères et de signatures,
reconnaissance de formes et de motifs, cryptage, classification, ...
•traitement du signal : traitement de la parole, identification de sources, filtrage,
classification, ...
•contrôle : diagnostic de pannes, commande de processus, contrôle qualité, robotique, ...
•optimisation : allocation de ressources, planification, régulation de trafic, gestion, finance,
...
•simulation : simulation boîte noire, prévisions météorologiques
•classification d'espèces animales étant donnée une analyse ADN
•modélisation de l'apprentissage et perfectionnement des méthodes de l'enseignement
•approximation d'une fonction inconnue ou modélisation d'une fonction connue mais
complexe à calculer avec précision
17. Avantages des NNs
Capacité de représenter n'importe quelle fonction, linéaire ou pas, simple ou complexe.
> Faculté d'apprentissage à partir d'exemples représentatifs, par « rétro propagation des Erreurs
». L'apprentissage (ou construction du modèle) est automatique
> Résistance au bruit ou au manque de fiabilité des données.
> Simple à manier, beaucoup moins de travail personnel à fournir que dans l'analyse statistique
classique. Aucune compétence en matis, informatique statistique requise.
> Comportement moins mauvais en cas de faible quantité de données.
> Pour l'utilisateur novice, l'idée d'apprentissage est plus simple à comprendre
que les complexités des statistiques multi variable
18. Inconvénients des NNs
> L'absence de méthode systématique permettant de définir la meilleure topologie du réseau et le
nombre de neurones à placer dans la (ou les) couche(s) cachée(s).
> L e choix des valeurs initiales des poids du réseau et le réglage du pas d'apprentissage, qui
jouent un rôle important dans la vitesse de convergence.
· Le problème du sur apprentissage (apprentissage au détriment de la généralisation).
> L a connaissance acquise par un réseau de neurone est codée par les valeurs des poids sont
inintelligibles pour l'utilisateur
19. Conclusion
Les réseaux de neurones artificiels, inspirés du comportement du cerveau humain,
permettent de créer de l'intelligence artificielle. Notamment appliqués en datamining
principalement à travers l'apprentissage non supervisé, ils servent à prédire, à identifier et
à classifier les données. L'apprentissage, moteur essentiel du système, leur permet
d'assimiler un traitement d'information à travers une fonction et de le reproduire pour les
données qui lui seront ensuite présentées. Les réseaux de neurones sont beaucoup utilisés
en finance et en gestion en tant qu'outil d'aide à la décision, mais ils peuvent être utiles à
bien d'autres applications dans des secteurs allant de l'archéologie à la médecine en
passant par les télécommunications. De plus, ils s'avèrent être prometteurs pour celui qui
les a inspirés : le cerveau humain. A travers la neuro-informatique, ils peuvent reproduire
celui-ci afin de tester différentes pistes qui les mèneront vers de considérables progrès
biotechnologiques