Reconnaissance des chiffres manuscrits

  • Superviseur :

    Neila Mezghani

  • Domaine(s) :
    • Intelligence artificielle
    • Science des données

But:

Développer un système d’IA pour la reconnaissance de l’écriture manuscrite

Intérêt :

Le projet va permettre à l’étudiant d’approfondir sa connaissance en IA

Description :

La base de données MNIST (Modified ou Mixed National Institute of Standards and Technology) est une large base de données contenant des chiffres écrits à la main. C’est un jeu de données très utilisé en apprentissage automatique.

Dans ce projet, vous devrez 1) développer un système intelligent pour la classification de l’écriture manuscrite. Vous devrez implémenter, en langage R ou pyhton, et comparer les performances de plusieurs classificateurs tels que une machine à support vectoriel (SVM) et un perceptron multicouche (MLP).

Les livrables étant (1) Le code source aboutissant aux systèmes de classification de formes et (2) un rapport permettant d’expliquer la méthodologie adoptée, les résultats et leurs interprétations.

Les compétences requises pour réaliser ce projet :

Compétences générales

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Compétence techniques

R/Python, Machine à support vectoriel (SVM) et perceptron multicouche (MLP).

Compétences spécifiques

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Compétences professionnelles

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Références bibliographiques  :

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