AIMA, la librairie associée au livre principal du cours, que j'ai porté en .Net via IKVM et qui est désormais référencée dans le projet AI de PKP
Encog, le framework de Jeff heaton (cf livre plus haut) qu'on utilisera dans le cours
Accord.Net est sans doute le framework d'IA le plus utilisé dans le monde .Net. J'ai pas mal hésité à le choisir, mais d'une part il est légèrement plus orienté Vision/Robotique/Temps réel, et d'autre part il est un peu moins clean niveau code que les autres. Ça reste l'une des meilleures solutions
Aforge.Net est le Framework d'origine sur lequel Accord a été construit, plus maintenu (c'est pas très clair la façon dont Accord a absorbé Aforge)
numl autre librairie généraliste assez propre et populaire, orientée maths et machine learning
Math.Net la librairie la plus complète pour les maths, utilisée par beaucoup d'autres
Quickgraph, une très bonne librairie pour travailler avec des graphes, malheureusement pas maintenue récemment mais toujours fonctionnelle.
Sho, un environnement MS pour la manipulation de données avec points d'entrées .Net et Python
Good AI un environnement pour le design de systèmes intelligents.
DiffSharp une librairie pour le calcul optimal des dérivées
Hype Une librairie pour la composition et l'optimisation des systèmes d'apprentissage utilisant DiffSharp
Datasets
Le repository UCI contient de nombreux datasets dans plein de domaines
mnist est utilisé pour la reconnaissance de caractères manuscrits
Image Net est utilisé pour la reconnaissance d'images qualifiées (chiens, chats, voitures, avions etc.)
Google met à disposition pas mal de données textuelles
Un dataset sur les commentaires de films pour l'analyse de sentiment. Sur ce sujet, il y en a d'autres dans la fiche du projet correspondant.
Encore un autre aussi avec le code en .Net cette fois entrainé sur un dataset proche de ce qu'utilise Google dans Recaptcha
RNNSharp une librairie sur les réseaux récurrents, qui a l'air active et puissante
SharpNeat et HyperNeat des librairies et une technique d'entrainement de réseaux de neurones par algorithmes génétiques, également abordés et implémentés dans le livre de Jeff heaton.
Vulpes, une librairie de deep learning en F#, le langage fonctionnel de .Net
Article une implémentation d'Artificial Life (cf architecture subsumption abordée dans le cours d'intro) avec entre autre la production de réseaux de neurones par algos génétiques (voir aussi SharpNeat et HyperNeat ci dessus)
AIMA, la librairie associée au livre principal du cours, que j'ai porté en .Net via IKVM et qui est désormais référencée dans le projet AI de PKP
Encog, le framework de Jeff heaton (cf livre plus haut) qu'on utilisera dans le cours
Accord.Net est sans doute le framework d'IA le plus utilisé dans le monde .Net. J'ai pas mal hésité à le choisir, mais d'une part il est légèrement plus orienté Vision/Robotique/Temps réel, et d'autre part il est un peu moins clean niveau code que les autres. Ça reste l'une des meilleures solutions
Aforge.Net est le Framework d'origine sur lequel Accord a été construit, plus maintenu (c'est pas très clair la façon dont Accord a absorbé Aforge)
numl autre librairie généraliste assez propre et populaire, orientée maths et machine learning
Math.Net la librairie la plus complète pour les maths, utilisée par beaucoup d'autres
Quickgraph, une très bonne librairie pour travailler avec des graphes, malheureusement pas maintenue récemment mais toujours fonctionnelle.
Sho, un environnement MS pour la manipulation de données avec points d'entrées .Net et Python
Good AI un environnement pour le design de systèmes intelligents.
DiffSharp une librairie pour le calcul optimal des dérivées
Hype Une librairie pour la composition et l'optimisation des systèmes d'apprentissage utilisant DiffSharp
Datasets
Le repository UCI contient de nombreux datasets dans plein de domaines
mnist est utilisé pour la reconnaissance de caractères manuscrits
Image Net est utilisé pour la reconnaissance d'images qualifiées (chiens, chats, voitures, avions etc.)
Google met à disposition pas mal de données textuelles
Un dataset sur les commentaires de films pour l'analyse de sentiment. Sur ce sujet, il y en a d'autres dans la fiche du projet correspondant.
RNNSharp une librairie sur les réseaux récurrents, qui a l'air active et puissante
SharpNeat et HyperNeat des librairies et une technique d'entrainement de réseaux de neurones par algorithmes génétiques, également abordés et implémentés dans le livre de Jeff heaton.
Vulpes, une librairie de deep learning en F#, le langage fonctionnel de .Net
Article une implémentation d'Artificial Life (cf architecture subsumption abordée dans le cours d'intro) avec entre autre la production de réseaux de neurones par algos génétiques (voir aussi SharpNeat et HyperNeat ci dessus)
AIMA, la librairie associée au livre principal du cours, que j'ai porté en .Net via IKVM et qui est désormais référencée dans le projet AI de PKP
Encog, le framework de Jeff heaton (cf livre plus haut) qu'on utilisera dans le cours
Accord.Net est sans doute le framework d'IA le plus utilisé dans le monde .Net. J'ai pas mal hésité à le choisir, mais d'une part il est légèrement plus orienté Vision/Robotique/Temps réel, et d'autre part il est un peu moins clean niveau code que les autres. Ça reste l'une des meilleures solutions
Aforge.Net est le Framework d'origine sur lequel Accord a été construit, plus maintenu (c'est pas très clair la façon dont Accord a absorbé Aforge)
numl autre librairie généraliste assez propre et populaire, orientée maths et machine learning
Math.Net la librairie la plus complète pour les maths, utilisée par beaucoup d'autres
Quickgraph, une très bonne librairie pour travailler avec des graphes, malheureusement pas maintenue récemment mais toujours fonctionnelle.
Sho, un environnement MS pour la manipulation de données avec points d'entrées .Net et Python
Good AI un environnement pour le design de systèmes intelligents.
DiffSharp une librairie pour le calcul optimal des dérivées
Hype Une librairie pour la composition et l'optimisation des systèmes d'apprentissage utilisant DiffSharp
Datasets
Le repository UCI contient de nombreux datasets dans plein de domaines
mnist est utilisé pour la reconnaissance de caractères manuscrits
Image Net est utilisé pour la reconnaissance d'images qualifiées (chiens, chats, voitures, avions etc.)
Google met à disposition pas mal de données textuelles
Un dataset sur les commentaires de films pour l'analyse de sentiment. Sur ce sujet, il y en a d'autres dans la fiche du projet correspondant.
RNNSharp une librairie sur les réseaux récurrents, qui a l'air active et puissante
SharpNeat et HyperNeat des librairies et une technique d'entrainement de réseaux de neurones par algorithmes génétiques, également abordés et implémentés dans le livre de Jeff heaton.
Vulpes, une librairie de deep learning en F#, le langage fonctionnel de .Net
Article une implémentation d'Artificial Life (cf architecture subsumption abordée dans le cours d'intro) avec entre autre la production de réseaux de neurones par algos génétiques (voir aussi SharpNeat et HyperNeat ci dessus)
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