Etudiant : AIT YABOUH MOUHA

Filière : Master Microélectronique, Signaux et Systèmes (2ME2S)

Encadrant : Pr. HICHAM AMAKDOUF

Annèe : 2024

Résumé : Cette mémoire de master explore l'implémentation de bibliothèques à partir de zéro en utilisant le langage C++ pour créer et entraîner des modèles de réseaux de neurones convolutifs (CNN). Elle décrit également l'intégration de ces modèles dans une plateforme Android à travers deux applications exemplaires. Le premier chapitre fournit une base solide sur les réseaux de neurones artificiels, détaillant leur fonctionnement mathématique. Il sert de fondation pour la compréhension des concepts avancés abordés dans les chapitres suivants. Les principes de base tels que les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'entraînement des réseaux sont expliqués en profondeur. Le deuxième chapitre se concentre sur les réseaux de neurones convolutifs. Il aborde les étapes de création des modèles CNN, incluant l'entraînement, la validation et le test des modèles. Une attention particulière est accordée au traitement d'image et au prétraitement des données. Ce chapitre fournit les connaissances nécessaires pour développer des modèles CNN. Le troisième chapitre décrit la mise en œuvre pratique des deux applications développées : ‘Mood’ qui peut détecter des émotions d’utilisateur telles que la colère, la peur, la joie… ‘CapMath’ qui transforme des images de formules mathématiques en résultats calculés.