Voici un sujet pour regrouper différents lien / cours/ thèse sur le thème de l'AI et de l'apprentissage pour les robots,
traiter des différentes méthodes, des librairies existantes etc ...
Documents de références
Introductions :
Petite introduction à l'intelligence artificielle
vidéo de Yann LECUN : explication du deep learning, pas technique mais très imagé et aide à mieux comprendre certain point :
Cours /Documents techniques
4 liens intéressants qui montrent deux implémentions de réseau et leur cours et dans lequel on voit les valeurs de chaque neurone de chaque couche
réseau à convolution : http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ --> le cours : https://ujjwalkarn.m...ation-convnets/
perceptron multicouche : http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/fc/ --> le cours https://ujjwalkarn.m...eural-networks/
Chaîne YouTube de Siraj Raval
Playlist Google "Machine Learning Recipes"
Pour ceux qui parlent anglais : les bases du machines learning, cours de Andrew Ng est une référence :
https://www.coursera...achine-learning
On y apprend les differentes catégories de problèmes et les premiers algorithmes de machine learning que sont les régressions linéaires, puis les reseau de neurones muti-couches. C'est une bonne base pour ensuite attaquer le deep-learning.
Thèses
"Learning by delayed rewards" By Christopher Watkins (1989)
Les différentes techniques:
Réseau de neurone
Algorithme génétique
Logique floue
Apprentissage par renforcement
Bibliothèques existantes:
Theano+Lasagne,
PyTorch,
Tensorflow
Robot du forum avec apprentissage :
Autre sujet du forum qui en parle :
http://www.robot-maker.com/forum/topic/11131-arduino-intelligence-artificiel/
Apprentissage par réseau de neurone et algorithme génétique
http://www.robot-maker.com/forum/topic/11592-openpose-suivi-de-corps-humain-main-visage/
Ce post sera édité/corrigé au fur et à mesure par les modos et admins
Et tout le monde de manière générale est bien entendu à invité à compléter ce sujet en répondant au message.