Workshop d'Introduction aux CNN

Ce repository contient l'ensemble des fichiers nécessaires pour participer à l'atelier d'introduction à l'intelligence artificielle utilisant le dataset de la langue des signes américaine (ASL).

Fichiers du projet

Fichiers principaux

• main.py - Script principal avec le code complet du workshop
• requirement.txt - Liste des dépendances nécessaires pour le projet

Documentation

• HELP.md - Guide d'aide pour chaque exercice du workshop

Exercices individuels

• ex/data_preparation.py - Exercice 1: Introduction et préparation des données
• ex/data_preprocess.py - Exercice 2: Prétraitement des données
• ex/model_architecture.py - Exercice 3: Construction d'un modèle CNN
• ex/model_training.py - Exercice 4: Entraînement et évaluation du modèle
• ex/main.py - Script principal pour les exercices individuels

Installation

1. Clonez ce repository
2. Installez les dépendances:

   pip install -r requirement.txt
   

Structure des exercices

L'atelier est structuré en 6 exercices:

1. Introduction et Préparation des Données: Chargement et préparation des données
2. Prétraitement des Données: Techniques de prétraitement pour améliorer la qualité des données
3. Construction d'un Modèle CNN: Création d'un réseau de neurones convolutif
4. Entraînement et Évaluation du Modèle: Entraînement et mesure des performances
5. Visualisation des Résultats: Analyse des performances du modèle
6. Discussion et Conclusion: Réflexion sur les apprentissages et prochaines étapes

Objectif

L'objectif de cet atelier est de construire un modèle capable de reconnaître les lettres de l'alphabet en langue des signes américaine à partir d'images.