IA -> Mes recommandations

Intelligence Artificielle

Pour une vue d’ensemble

La prochaine révolution de l’Intelligence artificielle – Yann LeCun, à l’USI

Neurone formel



Thibault Neveu

De bonnes présentations qui aident à comprendre et à utiliser assez rapidement l’intelligence artificielle

Formation au Deep Learning

Apprentissage par renforcement

Comprendre les réseaux à convolution

Tensorflow et Keras

Deep learning avancé



Hugo Larochelle – Université de Sherbrooke

Afin de saisir plus en profondeur l’intelligence artificielle

Intelligence Artificielle – Université de Sherbrooke
(Pour aborder les réseaux de neurones, commencez au vidéo 12.4)

Apprentissage automatique – Université de Sherbrooke



3Blue1Brown

Neural networks



Apprentissage profond

Comment fonctionnent les réseaux de neurones profonds

Yann LeCun – Collège de France

Cours détaillés

L’apprentissage profond

EDUlib

Introduction à l’apprentissage profond



Stéphane Mallat – Collège de France

Vision mathématique de la généralisation des réseaux de neurones


*** Tensorflow et l’apprentissage profond, sans les équations différentielles (Martin Görner)

*** Activation Functions in Neural Networks

*** One simple trick to train Keras model faster with Batch Normalization



The Coding Train

Tutorials Neural Networks and Machine Learning


Outils

Neuroph Studio

The javascript architecture-free neural network library for node.js and the browser

TensorFlow

TensorFlow.js

TensorFlow Lite

** Colab

Colab FAQ

Keras

** TensorFlow – tutoriel #1

TensorFlow Tutorials

Premier pas TensorFlow

OpenCV

A Quick Introduction to the “Pandas” Python Library

A neural network for arduino

Démo

Teach a machine using your camera, live in the browser. No coding required



Apprentissage à partir d’exemples – Notes de cours

Modèle : Fonctionnement du neurone biologique


Réseau de neurones artificiels – approche physique

Ce simple bout de verre peut reconnaître des chiffres !

Nanodevices for Bio-Inspired Computing ( en français)