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L'avenir de l'AI en développement Web - Annie Deshaies

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L'avenir de l'AI en développement Web - Annie Deshaies

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Pour exceller en développement Web, on doit toujours être au courant des dernières technologies, des derniers langages, des dernières librairies… et rapidement s’adapter ou comprendre de nouveaux concepts. De plus en plus, on entend souvent parler d’intelligence artificielle sans trop comprendre la place qu’elle occupe en Front End. Est-ce pertinent pour un développeur Web d’apprendre l’AI? Et, en 2019, on fait quoi en Front End avec l’AI? En abordant les bases du deep learning, je vous parlerai d’outils récents qui vont influencer le Front End et vous montrer qu’apprendre l’AI est accessible à tous.

Pour exceller en développement Web, on doit toujours être au courant des dernières technologies, des derniers langages, des dernières librairies… et rapidement s’adapter ou comprendre de nouveaux concepts. De plus en plus, on entend souvent parler d’intelligence artificielle sans trop comprendre la place qu’elle occupe en Front End. Est-ce pertinent pour un développeur Web d’apprendre l’AI? Et, en 2019, on fait quoi en Front End avec l’AI? En abordant les bases du deep learning, je vous parlerai d’outils récents qui vont influencer le Front End et vous montrer qu’apprendre l’AI est accessible à tous.

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L'avenir de l'AI en développement Web - Annie Deshaies

  1. 1. L’AI EN DÉVELOPPEMENT WEB [ WAQ 2019 ]
  2. 2. ANNIE DESHAIES Développeuse Web Front End AI SALUT! ALLÔ! BONJOUR.
  3. 3. C’EST QUOI L’AI? Party de buzzwords Machine learning, Deep learning, Big data... Intelligence artificielle Robotique? C’est une science, un principe, un concept. Ça veut pas dire grand chose, dire: “Je travaille en AI.” Python R, Go, C, Cython… Javascript.
  4. 4. L’AI et le web À quoi ça ressemble du code de ML - sans trop de code SVP - Ça s’intègre comment en Web On peut générer un mockup avec l’AI Et plein d’autres choses aussi!
  5. 5. LE HELLO WORLD DU ML. Modified National Institute of Standards and Technology MNIST
  6. 6. QUICK, DRAW! Jeu en ligne développé par Google, sorti en 2016 + de 50 millions d’images, 345 catégories
  7. 7. PROCESSUS DE PREPROCESSING DES DONNÉES. ALIGNER LES POINTS TOP-LEFT FEATURE SCALING 255 256 * 256 PIXELS RAMER-DOUGLAS- PEUCKER RDP x xx xx xx x 1 2 3 AJOUTER 1 PIXEL ENTRE LES POINTS 54
  8. 8. ALGORITHME RDP. Série ordonnée de points (P1, ... , Pn) Prends le point le plus éloigné (Pz) Pz - P1 < ε ? nul : P1 Simplifier les courbes et les lignes du dessin pour avoir la même forme, mais avec moins de points à traiter. Répéter return [N, 784]
  9. 9. Quick, Draw Dataset
  10. 10. LES ÉTAPES DU ML. Les grandes étapes du machine learning / deep learning. TÉLÉCHARGER LES DONNÉES PREPROCESSING DES DONNÉES DÉFINIR LE MODÈLE ENTRAÎNER ET TESTER
  11. 11. LES ÉTAPES DU ML. Les grandes étapes du machine learning / deep learning. TÉLÉCHARGER LES DONNÉES PREPROCESSING DES DONNÉES DÉFINIR LE MODÈLE ENTRAÎNER ET TESTER
  12. 12. Les grandes étapes du machine learning / deep learning. LES ÉTAPES DU ML. TÉLÉCHARGER LES DONNÉES PREPROCESSING DES DONNÉES DÉFINIR LE MODÈLE ENTRAÎNER ET TESTER
  13. 13. LES LAYERS DU MODÈLE. Convolutional 2D (16, (3, 3)) MaxPooling 2D pool_size = (2, 2) Appliquer un set de filtres à l’image pour extraire les features de l’image comme les lignes, les formes ou les objets. Flatten Dense
  14. 14. Les grandes étapes du machine learning / deep learning. LES ÉTAPES DE ML. TÉLÉCHARGER LES DONNÉES PREPROCESSING DES DONNÉES DÉFINIR LE MODÈLE ENTRAÎNER ET TESTER Bad loss Bad accuray Good loss Bad accuray Bad loss Good accuracy Good loss Good accuracy
  15. 15. Sketch2Code
  16. 16. LE NATURAL LANGUAGE PROCESSING. EMBEDDINGENCODER x xx xx x DECODER Pour plus de détails... Jeudi 11 avril 2019 11h15 Vers la génération de fausses nouvelles - Nicolas Garneau - NLP pour la translation, la génération de texte, l’analyse de sentiments dans un texte, filtrer les spams dans une liste de courriels... LSTM
  17. 17. LE EMBEDDING.
  18. 18. LE NATURAL LANGUAGE PROCESSING. EMBEDDINGENCODER x xx xx x DECODER Pour plus de détails... Jeudi 11 avril 2019 11h15 Vers la génération de fausses nouvelles - Nicolas Garneau - NLP pour la translation, la génération de texte, l’analyse de sentiments dans un texte, filtrer les spams dans une liste de courriels... LSTM
  19. 19. L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE. C’est des possibilités à ne plus finir. Machine learning Vision Speech NLP Robotics Expert, planification systems
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