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IA Expert / 3ème-Lycée

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PRÉSENTATION DU PARCOURS

Data Scientist Expert 3ème-Lycée

Informations pratiques

Cet atelier est ouvert à tous les élèves de la 3ème au lycée ayant de bonnes connaissances en Python et étant initiés au concept de réseau de neurones.

L’atelier se déroule de septembre à juin et les séances durent 1h30. Une fois inscrit, le créneau reste modifiable avant le début de l'atelier. Au début de l’année, après quelques séances, il est possible de changer de parcours si le contenu ne convient pas ou si le niveau est trop élevé. 

Les ateliers débuteront la semaine du 14 ou du 21/09

Ce qu'ils vont découvrir

Les makers vont créer plusieurs modèles d’intelligence artificielle capables de faire de la reconnaissance d’images, ou encore d'analyser des séries temporelles pour générer de la musique ou comprendre le langage humain.

Compétences développées

Ce parcours permet d’acquérir des compétences avancées en machine learning, de se perfectionner dans l’étude, la manipulation et la récupération de données, et de développer des IA adaptées à leurs projets.

Ils pourront notamment :

  • Créer, manipuler et utiliser des bases de données
  • Utiliser différents types de réseaux de neurones selon la nature du projet
  • Comprendre et améliorer l’apprentissage de leurs réseaux de neurones

Matériel

Atelier à distance uniquement : ordinateur de moins de 5 ans, casque, micro, souris, caméra, un compte Gmail et une bonne connexion WIFI

Si vous avez un doute sur votre matériel, vous pouvez nous écrire directement.

Les activités du parcours

Utilise le deep learning pour reconnaître des images

Descriptif

Au premier trimestre, les makers créent plusieurs intelligences artificielles basées sur la reconnaissance d’images en utilisant un système de filtres pour reconnaître les motifs. Après avoir pris en main un dataset simple de reconnaissance de caractères manuscrits, ils récupèrent et améliorent leur propre dataset pour créer un projet personnalisé.

Les activités phares

  • Création d’une IA de reconnaissance de chiffres manuscrits
  • Découverte des réseaux de neurones par convolution (filtres sur les images)
  • Création et amélioration de dataset
  • Gestion de l’apprentissage d’un réseau de neurones en autonomie

Les compétences développées

  • Comprendre le fonctionnement des convolutions
  • Faire de la catégorisation d’images à l’aide de réseau de neurones
  • Gérer une base de données et limiter les biais
  • Faire de la manipulation d’images avancée 
  • Créer un projet de reconnaissance d’images en autonomie

Conçois une intelligence artificielle qui comprend le langage humain

Descriptif

Durant les deux derniers trimestres de l’année, les makers créent plusieurs projets utilisant les réseaux de neurones récurrents pour prédire des contenus à partir de séries temporelles (une suite de lettres, de mots, de notes de musique, de données météo…).

Ils découvrent également comment une intelligence artificielle peut “comprendre” le sens des phrases et y répondre, comme dans les assistants virtuels qui se développent partout autour de nous.

Les activités phares

  • Création d’un générateur de prénoms
  • Génération de musique à l’aide de fichiers midi
  • Création d’une IA capable de comprendre un texte

Les compétences développées

  • Comprendre le fonctionnement des neurones récurrents et les bases du traitement du langage naturel
  • Créer des réseaux de neurones capables de comprendre un texte et générer des réponses
  • Manipuler des fichiers sons et des tableaux de données complexes
  • Mener un projet de compréhension de texte en autonomie
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