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IA Comprendre un algorithme utilisé en IA type reconnaissance d'image avec Excel Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 30/10/2024

Découvrez comment démystifier les algorithmes de reconnaissance d'image grâce à Excel. Cette formation vous permettra d'acquérir des compétences pratiques et de développer une compréhension approfondie de l'intelligence artificielle.

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Public visé

  • Toute personne souhaitant comprendre un algorithme de reconnaissance d'image utilisé en IA simplement via Excel.

Prérequis

  • Aucun prérequis n'est nécessaire pour cette formation.

Objectifs de la formation

À l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :

  • Comprendre la démarche globale d'une approche IA pour résoudre un problème
  • Comprendre comment un algorithme peut réaliser une tâche il n'a pas été programmé spécifiquement
  • Comprendre le vocabulaire associé à la démarche du Machine Learning
  • Comprendre les phases d'entrainement, de test et de déploiement
  • Comprendre l'algorithme knn.

Contenu de la formation

visuel

La formation en quelques mots

Cette formation a pour objectif d'illustrer et de comprendre la démarche d'un algorithme type reconnaissance d'image utilisé en IA. L'algorithme choisi comme support sera l'algorithme knn (k plus proches voisins).

Cet algorithme de Machine Learning sera mis en place tout simplement avec Excel sur la base d'un exercice visant à faire reconnaitre à Excel un chiffre (0,1,8, …) dessiné manuellement.

Au-delà de la simple illustration, des échanges auront lieu sur le potentiel de ce type de technologie, la démarche globale du Machine Learning et de l'IA, les avantages, les inconvénients.

Cette formation peut être perçue comme une séance de démystification du terme IA par une application concrète type reconnaissance d'image via un algorithme d'IA.

Précisons que l'objectif d'utiliser Excel comme logiciel de reconnaissance d'image.

L'usage de logiciel plus appropriés type R sera sollicité pour illustrer d'autres algorithmes.

 

L'IA illustrée sous Excel

En un mot, voici un descriptif de l'exemple d'illustrations de reconnaissance d'une image.
On fait dessiner à une personne un chiffre sur un bout de papier.
On souhaite reconnaitre le chiffre dessiné.

2 méthodes :

  • L'oeil !!!
  • Un algorithme de type Machine Learning utilisé en IA

 

La seule base mathématique nécessaire : Calculer une distance avec Pythagore !!!

On dispose d'un stock de chiffres déjà dessinés et on va « entrainer » l'algorithme à reconnaitre les chiffres.
La démarche dans l'esprit est assez proche que si l'on apprenait à un enfant la reconnaissance des chiffres en lui disant : cà c'est un 8, ca c'est un 2, ca c'est un 5, …

L'exercice Excel permettra aussi de voir si l'IA fait mieux que l'oeil ...
Avec Excel, l'algorithme utilisé sera la méthode des KNN. (k plus proches voisins).
Exemples d'application :

 

Une extrapolation à des sujets plus « sérieux » sera faite. Si on sait reconnaitre un chiffre dessiné via une image, on doit pouvoir reconnaitre :

  • Une tumeur sur une radiographie
  • Une dépression sur une photo satellite
  • Un piéton qui traverse une rue
  • ...

 

Thèmes principaux

  • IA
  • Machine Learning
  • Apprentissage
  • Test
  • Knn
  • Méthodes de validation

Compétences acquises à l'issue de la formation

  • Comprendre la démarche globale dune approche IA pour résoudre un problème
  • Comprendre comment un algorithme peut réaliser une tâche il na pas été programmé spécifiquement
  • Comprendre le vocabulaire associé à la démarche du Machine Learning
  • Comprendre les phases dentrainement, de test et de déploiement
  • Comprendre lalgorithme knn.

Modalités pédagogiques

  • Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.
  • Exercices autonomes et réguliers pour assurer l'assimilation

Moyens et supports pédagogiques

Votre formation a lieu en présentiel :

  • 1 vidéoprojecteur par salle
  • 1 ordinateur

 

Votre formation se déroule à distance avec :

  • 1 ordinateur
  • 1 connexion Internet
  • 1 adresse e-mail valide
  • 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque)
  • 1 Webcam (facultatif – dans l'idéal)
  • 1 deuxième écran (facultatif – dans l'idéal)

 

Votre formation se déroule sur notre plate-forme de formation avec :

  • 1 ordinateur
  • 1 connexion Internet
  • 1 adresse e-mail valide
  • 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque - facultatif)

 

Support stagiaire :

À l'issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu'un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.

Modalités d'évaluation et de suivi

L'acquisition des compétences de la formation se fait à travers le suivi du formateur tout au long de la formation (séquences synchrones et asynchrones). Elle s'appuie également sur la réalisation d'exercices et de TP. Enfin, des quiz s'ajoutent aux différents outils de validation de l'acquisition des compétences visées. Une évaluation est systématiquement réalisée par chaque stagiaire, à l'issue de la formation.

Profil du formateur

Nos formateurs sont certifiés à l'issue d'un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d'un suivi de maintien et d'évolution de leurs compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique.
Chacun de nos formateurs a bénéficié d'une formation spécifique à l'animation de classe virtuelle et à l'utilisation des solutions de formation à distance du Groupe ARKESYS.

Informations sur l'accessibilité

Cette formation est accessible à toute personne en situation de handicap. Notre référent handicap prendra contact avec les stagiaires concernés pour adapter l'animation à leurs besoins et rendre l'apprentissage accessible à tous. Enfin, nos centres de formation sont accessibles aux personnes à mobilité réduite.

Prochaines Sessions

  • Aucune formation INTER-ENTREPRISE n'est programmée pour le moment. Contactez-nous via le formulaire ou par téléphone au 04.37.24.36.78 afin de connaitre les dates possibles ou les autres modalités d'inscription.

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