Intelligence artificielle avec AWS
Exploitez les services cognitifs d'Amazon
L'intelligence artificielle est autant un sujet à la mode qu'une réalité quotidienne. Ce livre s'adresse à tout professionnel IT qui souhaite apprendre de façon très pragmatique à l'utiliser et l'intégrer aux applications d'entreprise en s'appuyant sur les services cognitifs [...]
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Auteur : Israel MARC
Editeur : Eni
Collection : Expert IT
Date parution : 06/2019CB Google/Apple Pay, Chèque, Virement
Quel est le sujet du livre "Intelligence artificielle avec AWS"
L'intelligence artificielle est autant un sujet à la mode qu'une réalité quotidienne. Ce livre s'adresse à tout professionnel IT qui souhaite apprendre de façon très pragmatique à l'utiliser et l'intégrer aux applications d'entreprise en s'appuyant sur les services cognitifs d'Amazon. En effet, bénéficier du cloud d'Amazon pour utiliser l'IA permet d'avoir accès à des serveurs puissants, à l'accumulation des données d'Amazon et à des algorithmes d'IA.
Pour suivre les nombreux exemples fournis, un compte AWS est nécessaire et peut être obtenu gratuitement à l'adresse https://aws.amazon.com/fr/. Quelques connaissances en C#, Python et en traitement de données sont recommandées.
Après un rapide état de l'art permettant au lecteur de découvrir les concepts sous-jacents de l'intelligence artificielle (système expert et apprentissage machine, inférences, heuristiques, modèles, fonctions ou encore réseaux de neurones et Big Data), l'auteur présente l'environnement AWS et différents services cognitifs dédiés à l'IA. Le lecteur découvre ainsi le service de vision par ordinateur avec Rekognition, le traitement automatique du langage naturel avec Transcribe, Polly, Comprehend, Translate et Lex ou encore les prévisions numériques avec SageMaker et les réseaux de neurones formels.
Au fil des pages, le lecteur expérimente ces différents services et apprend par exemple à préparer des jeux d'apprentissage, de validation et de test pour générer des modèles d'inférence afin d'être en mesure ensuite d'intégrer ces fonctions à ses propres applications.
L'ensemble des exemples, applications exécutables dans Visual Studio Community 2019 et bloc-notes Jupyter, présentés dans le livre sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
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Marc ISRAEL a créé et dirige la société Aetheis qui conseille les organisations sur leur transformation digitale et l'application des technologies cloud, de blockchain et d'intelligence artificielle. Ingénieur de formation en robotique industrielle et systèmes automatiques, il a animé des centaines de formations et présentations publiques pour son propre compte ainsi que pour celui d'organisations privées ou publiques comme Microsoft, The Himalaya Times et le Gouvernement de Côte d'Ivoire. Il a présenté à TEDx, événement regroupant des conférences dont l'objectif est de permettre la diffusion d'idées sur des sujets aussi variés que la technologie, le divertissement, le design, et a reçu quatre fois de suite le titre de Meilleur Présentateur au concours national de Toastmasters à l'île Maurice. La technologie et parler en public sont deux de ses passions.
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Sommaire et contenu du livre "Intelligence artificielle avec AWS - Exploitez les services cognitifs d'Amazon"
Avant-propos
- Introduction
Intelligence artificielle, mythes et réalités
- Introduction
- Intelligence artificielle et stupidité naturelle
- 1. Intelligence étroite et intelligence générale
- a. IA Internet
- b. IA Business
- c. IA Perception
- d. IA Autonome
- e. IA faible et forte
- 1. Intelligence étroite et intelligence générale
- 2. L’apprentissage et ses limites
- 3. Survivre à l’IA
- 1. Statistiques et probabilités
- a. Probabilités
- b. Distributions et loi de probabilité
- c. Statistiques
- a. Système expert
- b. Apprentissage automatique
- c. Apprentissage supervisé et semi-supervisé
- d. Apprentissage non supervisé
- e. Apprentissage renforcé
- a. Détection d’anomalie
- b. Partitionnement
- c. Régression
- d. Classification
- 1. Un peu de biologie
- 2. Du cerveau à la modélisation neuronale
- 3. Fonction de transfert, perceptron et réseauxde neurones formels
- a. Fonction de transfert
- b. Perceptron
- c. Perceptron multicouche
- d. Réseau de neurones convolutif
- e. Réseau de neurones récurrents
- a. Apprentissage supervisé
- b. Apprentissage non supervisé
- 1. Données structurées
- a. SGBDR
- b. NoSQL
- c. Datawarehouse et décisionnel
- 1. Cloud ou pas ?
- 2. Temps réel et puissance de calcul
- 3. IA faible et IA forte
- 4. L’être humain derrièrela machine
- 1. La singularité est-elle un mythe ?
- 2. L’ordinateur quantique est-il bien réel?
- 3. L’IA fait désormais partie de notreprésent
Mettre en œuvre des projets d'IA avec AWS
- Introduction
- Préparer son environnement Amazon Web Services
- 1. Créer un compte
- a. Régions et zones de disponibilité
- b. Sécurité de votre compte
- 1. Créer un compte
- 2. Utiliser la console de gestion d’AWS
- 3. Accéder aux services par ligne de commande
- 4. Accéder aux services par code et dans l’IDE
- 1. Images avec Rekognition
- 2. Voix avec Transcribe et Polly
- a. Transcribe
- b. Polly
- a. Comprehend
- b. Translate
- 1. Bloc-notes Jupyter
- 2. Préparation des données
- a. Étiquetage SageMaker
- b. Apache MXNet RecordIO
- 1. Apache MXNet
- 2. TensorFlow
- 3. Les solutions SageMaker prépackagées
- 4. AMI AWS Deep Learning
Écrivez-moi, parlez-moi, je vous réponds
- Introduction
- Comprendre un texte écrit
- 1. Mécanismes d’apprentissage
- 2. Service Comprehend
- a. Préalable
- b. Langues
- c. Analyse de sentiment
- d. Extraction des entités et expressions clés
- e. Catégories personnalisées
- f. Entités personnalisées
- g. Comprehend comme source d’actions
- 1. Mécanismes d’apprentissage
- 2. Service Transcribe
- a. Créer un job de transcription et en récupérerle résultat
- b. Créer une transcription en code à lavolée
- 1. Comment la machine construit-elle sa réponse?
- 2. Service Polly
- a. Voix, accent, vitesse, tonalité et volume
- b. Accès programmatique à Polly
- 1. La quête du Graal polyglotte
- 2. Service Translate
- a. Console Translate
- b. Accès à Translate par programmation
- c. Intégration avec Polly
- 1. Mon chatbot dans ma langue avec Translate
- 2. Parler à mon bot et écouter sa réponseavec Polly
- 3. Gérer des actions avec Lambda
Ce que je vois, je le retiens
- Introduction
- Une image, c’est quoi ?
- 1. Composantes d’une image fixe
- 2. Composantes d’une vidéo
- Analyser des images fixes
- 1. Cadre et orientation d’images
- 2. Visages
- a. Détection de visage
- b. Comparaison de visages
- c. Détection de personnages célèbres
- 3. Objets et scènes
- 4. Texte
- 5. Contenu suggestif
- 1. Les spécificités du traitement vidéo
- 2. Visages
- a. Détection de visages
- b. Recherche de personnes
- c. Détection des célébrités
- d. Suivi de personnes
- a. Créer un flux Kinesis Video Streams
- b. Créer et démarrer un processeurde flux
- c. Analyser le flux de données
- 1. Conteneurs et environnement de calcul
- 2. Définition de tâches et file d’attente
Quand la machine se met à apprendre
- Introduction
- Machine et Deep Learning
- 1. Données, algorithmes et apprentissages
- 2. Construire et entraîner des modèles
- 3. Déployer et utiliser les modèles
- 4. Apprendre mieux et plus
- a. Formation incrémentielle
- b. Optimisation des hyperparamètres
- c. Apprentissage renforcé
- 1. Préparer le modèle
- 2. Former le modèle
- 3. Lancer des inférences
- 4. Conclusion
- 1. Préparer le modèle
- 2. Former le modèle
- 3. Lancer des inférences
- 4. Conclusion
- 1. Préparer le modèle
- 2. Former le modèle
- 3. Lancer des inférences
- 4. Conclusion
Conclusion
- Conclusion
Annexes
- Format des messages Lex
- 1. Requête
- 2. Réponse
- a. ElicitIntent
- b. ElicitSlot
- c. ConfirmIntent
- d. Delegate
- e. Close
- 1. Elastic Transcoder
- 2. MediaConvert