Projets Ludiques pour Apprendre les Réseaux de Neurones
Introduction aux Projets Pratiques
L’apprentissage des réseaux de neurones peut sembler intimidant, mais s’engager dans des projets ludiques peut rendre cette expérience à la fois enrichissante et amusante. Ces projets, souvent de petite envergure, permettent d’explorer les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle tout en développant des compétences pratiques.
Exemples de Projets Innovants
Surveillance Aviaire avec TensorFlow
Il y a quelques années, j’ai tenté d’utiliser TensorFlow.js sur un Raspberry Pi pour automatiser l’ouverture d’une porte de poulailler en fonction de la présence d’animaux. L’idée était de capturer une image de l’environnement et de déterminer si un poulet était présent ou non. J’ai entraîné un modèle avec de nombreuses photos de poules et d’animaux prédateurs comme des serpents et des renards. Bien que le projet ait bien fonctionné dans l’ensemble, j’ai rencontré des difficultés avec le matériel, ce qui m’a conduit à abandonner après plusieurs tentatives infructueuses.
Jeu de Dino avec Apprentissage par Renforcement
Lors de mes études, j’ai développé un programme en Python pour jouer au jeu « chrome://dino/ » en utilisant TensorFlow. Ne connaissant pas encore les techniques d’apprentissage par renforcement, j’ai conçu un modèle basé sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour prédire les actions à prendre dans le jeu. Après plusieurs heures de travail, j’ai réalisé que ma carte graphique GTX 1070 avait du mal à traiter les images. En ajustant mes méthodes de traitement des données, j’ai finalement réussi à obtenir un modèle qui pouvait jouer le jeu avec une précision raisonnable, même si j’ai dû faire face à des défis liés à la vitesse croissante du jeu.
Prototype de Jeu Inspiré de Dr Mario
J’ai également créé un prototype d’un jeu inspiré de Dr Mario, intégrant une nouvelle mécanique. J’ai codé une intelligence artificielle et j’ai voulu voir si je pouvais entraîner un réseau de neurones pour prédire les mouvements de cette IA. En utilisant un ensemble de données de 50 000 parties, j’ai réussi à atteindre un taux de précision de 77 % dans mes prédictions. Bien que le projet ait été prometteur, j’ai finalement décidé de passer à un autre projet, car le développement avec Godot ne m’apportait pas le même plaisir que Racket.
Exploration de l’Espace Latent
Dans le cadre de mes cours, j’enseigne aux étudiants à construire de petits autoencodeurs sur le jeu de données MNIST. Nous explorons l’espace latent en interpolant entre les vecteurs moyens de différents chiffres, ce qui révèle des relations intéressantes entre eux. Par exemple, nous avons observé que le chiffre 7 se transforme en 9 à mesure que nous nous rapprochons d’une certaine distance dans l’espace latent.
Conclusion
Ces projets, bien que simples, offrent une excellente opportunité d’apprentissage pratique dans le domaine des réseaux de neurones. Que ce soit à travers des jeux, des prototypes ou des explorations de données, chaque expérience contribue à renforcer les compétences en intelligence artificielle et à stimuler la créativité. En s’engageant dans des projets ludiques, les passionnés de technologie peuvent non seulement acquérir des connaissances, mais aussi découvrir le plaisir de résoudre des problèmes de manière innovante.
