1. #61
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    Par défaut AI-class : Algo pixel correspondence ( Unit 17-15 to 17-17 )

    Salut,

    J'ai du mal à comprendre l'algo utilisé dans les vidéo 17-15 à 17-17. J'ai compris qu'il ne faut non pas maximiser comme le dit la vidéo mais minimiser... Mais j'ai vraiment beaucoup de mal à saisir la façon de procéder...

    Comment savoir si l'on a à faire à un "poor mismatch" ou à une "occlusion" pour calculer le cout? Faut-il ajouter au cout de l'occlusion le cout du poor mismatch?
    Quelles sont les valeurs initiales des points sur le bord supérieur et sur le bord gauche de la grille?
    ... Et bien d'autres questions... Bref : je nage!

    Si quelqu'un a un lien plus clair ou une explication plus détaillée,... je suis preneur ( Je n'ai pas trouvé de document clairs sur ce sujet )

    Merci

    Edit : J'ai compris que le "mismatch" c'est pour les diagonales et que l'"occlusion" c'est pour les lignes horizontales et verticales... mais j'ai pas encore tout compris...

    Edit bis : : Et après? Et après, quand on a rempli sa grille de belles diagonales, horizontales et verticales... Et ben on a un graph! Et on parcours ce graph avec les méthodes des MDP tout simplement!
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  2. #62
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    Désolé Berty. Je dois avouer que j'ai pris trop de retard (j'ai laissé tomber l'advanced), je pourrais pas t'aider

  3. #63
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    Dommage Guillaume, j'ai vaguement compris l'algo mais pas complètement, malheureusement...

    J'obtiens un cout différent de celui donné dans les vidéos en fin de parcours du graph, du coup, je ne suis pas certain des chemin que je trouve, même si ces chemins correspondent à ce qui est donné dans les exemples des vidéos ( Je vais mes repasser les vidéos une vingtième fois pour voir... mais je n'y crois pas trop... )

    Edit : Ça semble renvoyer à une publication : Otha & Kanade 1985...
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  4. #64
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    Par défaut optional AI programming contest

    Salut à tous,

    Un concours ( optionnel ) de programmation est organisé pour les membres du AI-class qui souhaitent y participer. Instructions sur : http://code.google.com/p/opennero/wi...namentExercise
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  5. #65
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    Citation Envoyé par bertry Voir le message
    Un concours ( optionnel ) de programmation est organisé pour les membres du AI-class qui souhaitent y participer. Instructions sur : http://code.google.com/p/opennero/wi...namentExercise
    Merci beaucoup ! Mais ça ne sera pas pour moi, deadline trop tôt, pénurie de temps libre en ce moment "deadline for submission is December 15th, 2011 at 11:59pm CST."

  6. #66
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    Pareil, j'aurais pas le temps de participer.
    <mode ado>j'avais justement imaginé un nouvel algorithme encore plus puissant que tous ce qui existe actuellement mais je le donne pas parce que je veux pas qu'on me vole mon idée. Par contre, je recrute une équipe de 87,3 développeurs bénévoles pour faire mon projet</mode ado>

  7. #67
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    Par défaut MITx

    Salut à tous,

    Encore une bonne nouvelle : Stanford fait des émules!!! Il semble que le même type de cours interactifs soient programmés au MIT pour ce printemps : MITx
    http://web.mit.edu/newsoffice/2011/mitx-faq-1219.html
    http://web.mit.edu/newsoffice/2011/m...tive-1219.html

    ( Info trouvée sur le post : MIT getting into the game du forum ml-class )

    Liens traitant de ce sujet :
    http://tech.mit.edu/V131/N59/mitx.html
    http://www.nytimes.com/2011/12/19/ed...tificates.html
    http://abcnews.go.com/US/t/story/mit...ppeal-15185873
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  8. #68
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    Génial !
    A ce rythme, il va falloir créer un sous-forum dédié à tous ces cours

  9. #69
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    Citation Envoyé par Franck Dernoncourt Voir le message
    Génial !
    A ce rythme, il va falloir créer un sous-forum dédié à tous ces cours
    C'est ce que je commence à penser moi aussi . D'autant plus que l'article de abcnews dit que Yale et Carnegie-Mellon préparent aussi quelque chose de similaire! A suivre...
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  10. #70
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    Tu as été plus rapide que la page FB du MIT CSAIL

    Images attachées Images attachées  

  11. #71
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    Des nouveaux cours ont été annoncés pour le début 2012, voici la liste complète (je crois) : http://www.class-central.com/

  12. #72
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    Par défaut

    Je viens de recevoir mon certificat pour le cours Introduction to AI

  13. #73
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    Par défaut Bilan AI-class :

    Sur environ 20 000 personnes qui ont fait l'intégralité des tests:
    de 0.0 à 86.9 : 10,000 personnes : bottom 50%
    de 87.0 à 93.5 : 5,000 personnes : top 50%
    de 93.6 à 97.6 : 3,000 personnes : top 25%
    de 97.7 à 98.8 : 1,000 personnes : top 10%
    de 98.9 à 99.9 : 800 personnes : top 5%
    100.0 : 200 personnes : top 1%

    source http://www.reddit.com/r/aiclass/comm...s_percentiles/

    Moi j'ai eu 90.5% : top 50

    Edit : Des stats encore plus détaillées
    Edit2 : Je suis pas certain que le lien ci-dessus soit si utile que ça!
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  14. #74
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    Intéressantes ces stats, merci !

  15. #75
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    Par défaut Nouveau cours de David Evans et Sebastian Thrun

    Salut,

    Sébastian Thrun récidive avec un nouveau complice : David Evans! Deux nouveaux cours commenceront aux alentours du 20 février :

    CS 101: BUILDING A SEARCH ENGINE
    Learn programming in seven weeks. We'll teach you enough about computer science that you can build a web search engine like Google or Yahoo!

    CS 373: PROGRAMMING A ROBOTIC CAR
    In seven weeks you'll learn how to program all the major systems of a robotic car, by the leader of Google and Stanford's autonomous driving teams.

    Ces deux cours sont disponibles sur http://www.udacity.com/

    ( Source : NRP ( lien donné sur le forum ml-class ) )
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  16. #76
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    Merci beaucoup, j'avais vu cela hier, énorme la décision de Sébastian Thrun qui reflète l'importance de cette nouvelle modalité pédagogique.

    http://robots.stanford.edu (Sébastian Thrun) : (le site semble down en ce moment, heureusement que Google l'a crawlé récemment)

    One of the most amazing things I've ever done in my life is to teach a class to 160,000 students. In the Fall of 2011, Peter Norvig and I decided to offer our class "Introduction to Artificial Intelligence" to the world online, free of charge. We spent endless nights recording ourselves on video, and interacting with tens of thousands of students. Volunteer students translated some of our classes into over 40 languages; and in the end we graduated over 23,000 students from 190 countries. In fact, Peter and I taught more students AI, than all AI professors in the world combined. This one class had more educational impact than my entire career. Just watch this video.
    Now that I saw the true power of education, there is no turning back. It's like a drug. I won't be able to teach 200 students again, in a conventional classroom setting. I've just peeked through a window into an entire new world, and I am determined to get there.

    (and yes, I gave up my tenured position at Stanford)

    Check out UDACITY for exciting news.

  17. #77
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    À surveiller également : http://mitx.mit.edu/

    MIT launches online learning initiative

    On December 19, 2010, MIT announced the launch of an online learning initiative internally called “MITx.” MITx will offer a portfolio of MIT courses through an online interactive learning platform that will:

    • organize and present course material to enable students to learn at their own pace
    • feature interactivity, online laboratories and student-to-student communication
    • allow for the individual assessment of any student’s work and allow students who demonstrate their mastery of subjects to earn a certificate of completion awarded by MITx
    • operate on an open-source, scalable software infrastructure in order to make it continuously improving and readily available to other educational institutions.

    MIT expects that this learning platform will enhance the educational experience of its on-campus students, offering them online tools that supplement and enrich their classroom and laboratory experiences. MIT also expects that MITx will eventually host a virtual community of millions of learners around the world.

  18. #78
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    Par défaut

    MITx prototype course opens for enrollment!
    Online-learning initiative’s first offering, ‘6.002x: Circuits & Electronics.

    MIT news: http://web.mit.edu/newsoffice/2012/m...urse-0213.html
    Direct link to the class: https://6002x.mitx.mit.edu/

    Ca ne rigole pas par contre :
    You should expect to spend approximately 10 hours per week on the course.

  19. #79
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    Citation Envoyé par Franck Dernoncourt Voir le message
    Ca ne rigole pas par contre :
    Ca ne rigole pas aussi du coté d'Udacity. J'ai complêtement foiré le premier homework. J'ai par contre réussi à faire marché le code 10 minutes après la date limite.

    Mais bon, c'est mon premier code python
    Code python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    colors = [['red', 'green', 'green', 'red' , 'red'],
              ['red', 'red', 'green', 'red', 'red'],
              ['red', 'red', 'green', 'green', 'red'],
              ['red', 'red', 'red', 'red', 'red']]
     
    measurements = ['green', 'green', 'green' ,'green', 'green']
    motions = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,0],[0,1]]
    sensor_right = 0.7
    p_move = 0.8
     
    def show(p):
        for i in range(len(p)):
            print p[i]
     
    #DO NOT USE IMPORT
    #ENTER CODE BELOW HERE
    #ANY CODE ABOVE WILL CAUSE
    #HOMEWORK TO BE GRADED
    #INCORRECT
     
    equi_prob = 1./ (len(colors) * len(colors[0]))
    mat_x = len(colors)
    mat_y = len(colors[0])
     
    p = [[equi_prob for x in range(mat_y)] for y in range(mat_x)]
     
    def sense(p, Z):
        q = p
        s = 0
        for i in range(mat_x):
            for j in range(mat_y):
                hit = (Z == colors[i][j])
                q[i][j] = p[i][j] * (hit * sensor_right + (1-hit) * (1-sensor_right))
                s += q[i][j]
     
        for i in range(mat_x):
            for j in range(mat_y):
                q[i][j] = q[i][j] / s
        return q
     
    def moveRight(p):
        q = [[equi_prob for x in range(mat_y)] for y in range(mat_x)]
        for i in range(mat_x):
            for j in range(mat_y):
                k = i+1
                if k >= mat_x:
                    k=0
                q[k][j] = p[i][j]*(p_move) + p[k][j]*(1-p_move)
        return q
     
    def moveLeft(p):
        q = [[equi_prob for x in range(mat_y)] for y in range(mat_x)]
        for i in range(mat_x):
            for j in range(mat_y):
                k = i-1
                if k < 0:
                    k=mat_x-1
                q[k][j] = p[i][j]*(p_move) + p[k][j]*(1-p_move)
        return q
     
    def moveUp(p):
        q = [[equi_prob for x in range(mat_y)] for y in range(mat_x)]
        for i in range(mat_x):
            for j in range(mat_y):
                k = j-1
                if k < 0:
                    k=mat_y-1
                q[i][k] = p[i][j]*(p_move) + p[i][k]*(1-p_move)
        return q
     
    def moveDown(p):
        q = [[equi_prob for x in range(mat_y)] for y in range(mat_x)]
        for i in range(mat_x):
            for j in range(mat_y):
                k = j+1
                if k >= mat_y:
                    k=0
                q[i][k] = p[i][j]*(p_move) + p[i][k]*(1-p_move)
        return q
     
    def process(p):
        for i in range(len(measurements)):
             if motions[i][0] == 1:
                p = moveRight(p)
             if motions[i][0] == -1:
                p = moveLeft(p)
             if motions[i][1] == -1:
                p = moveUp(p)
             if motions[i][1] == 1:
                p = moveDown(p)
             p = sense(p, measurements[i])
     
        return p
     
    p = process(p)
     
    #Your probability array must be printed
    #with the following code.
    #
    show(p)

  20. #80
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    Ah sur Udacity j'ai préféré ne suivre que CS 101 ce semestre
    Par contre je suis un assez agacé par le peu de temps qui nous est laissé entre la publication des homework et la deadline pour les soumissions. Là par exemple je viens de voir que le homework #2 a été publié aujourd'hui et la deadline est mardi prochain... cela paraît con mais il suffit d'avoir un weekend prolongé de prévu, un petit coup de bourre au boulot, un concours de prévu qui s'étale sur plusieurs jours, etc., et on rate la deadline. Je préfèrerai que les cours (vidéos et homework) soient moins en flux tendus. A cause de cela je suivrai moins de cours que ce que je pourrai. Au moins ils pourraient essayer de donner 1 semaine entière si vraiment ils ont peur que le cours n+1 spoile le homework n (et accessoirement d'envoyer un e-mail lorsqu'un cours ou homework est mis en ligne - car actuellement je ne reçois rien, peut-être une option que je n'ai pas vue ?)

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