Projet IA (MNIST & Drawing App)

Coder le Hello World des réseaux de neurones :
Un programme capable de reconnaître un chiffre manuscrit à partir de son image. Ce dépôt contient des expérimentations et exemples pour l'apprentissage profond et des outils annexes (jeu de données MNIST, réseau de neurones simple, application de dessin).

Structure du projet

• DrawingApp.py : petite application de dessin/entrée utilisateur.
• HelloWorld/ : exemples et scripts liés au dataset MNIST et au réseau (ex. MNISTDataset.py, trainning.py, testmodel.py).
• models/ : modèles sauvegardés (*.npz, *.pkl).
• data/ : caches et jeux de données (ex. mnist_cache_train.npz).
• network/ : implémentation du réseau et des couches (Layer.py, NeuralNetwork.py).
• myDraw/ : utilitaires ou ressources pour la partie dessin.

Prérequis

• Python 3.8+ recommandé.
• Installer les dépendances courantes (adapter selon vos scripts) :

pip install numpy matplotlib pillow

Ajoutez d'autres paquets si vos scripts utilisent tensorflow, scikit-learn, etc.

Utilisation rapide

• Entraînement (exemple) :

python HelloWorld/trainning.py

• Tester un modèle :

python HelloWorld/testmodel.py

• Lancer l'application de dessin :

python DrawingApp.py

Où sont les données et modèles

• Jeu de données cache : data/mnist_cache_train.npz.
• Modèles sauvegardés : dossier models/.

Notes et documentation

La documentation et les notes sont dans le dossier Documentation/ (chapitres et exemples).