TensorFlow/Keras : accès facile au Deep Learning pour les développeurs Python
Dans l’univers de l’intelligence artificielle, le « machine learning » a connu ces dernières années un développement important, avec les progrès fulgurants des techniques de « deep learning ». Le déploiement d’applications a été largement favorisé par la disponibilité d’outils logiciels mis à disposition gratuitement par des géants de l’internet comme Google, Facebook ou Baïdu. Dans cet article, nous illustrons la facilité d’accès à la bibliothèque TensorFlow/Keras de Google avec l’écriture d’un programme Python capable, avec moins de 20 instructions, d’identifier des chiffres manuscrits sur des images.
Le but de l’intelligence artificielle est de reproduire, avec un ordinateur, tout ou partie des capacités de l’intelligence humaine ou animale. Etant donné que cette intelligence est centralisée dans le cerveau, une des premières idées a consisté à modéliser sous forme numérique les éléments connus sur le fonctionnement de cet organe, composé de milliards de milliards de neurones.
À propos de Jean-Christophe Riat
Passionné depuis le lycée par l’informatique, j’enseigne l’intelligence artificielle depuis plus de 20 ans à l’EPSI Paris, 1ère école d’informatique créée en France par des professionnels. Comme développeur, je suis enthousiasmé par les progrès en apprentissage machine, d’autant qu’internet rend accessibles toutes les ressources (tutoriels, outils,…) pour mettre en œuvre les techniques les plus récentes, comme celle du « Deep Learning », ou réseaux de neurones profonds en français.
