Les commands et les short-cuts qu’on a vu dans ces semaines.
We make use of The Recognition Machine to make snapshots with algorithmic classifications of each student.
Par Guest, 10 décembre 2018
Classification is based on a technique called "deep learning" — a form of "machine learning" which itself fits into the broader history of Artificial Intelligence. The technique works by using "pre-trained models" : the software is able to quickly automatically label images. These outputs are based on (typically) thousands of examples of "training data" — other images that have been manually labelled with the desired outputs. We use two models, one for age & gender classification, and another for "emotion".
[[Fichier:Fer2013examples.jpg|thumb|none]]
The emotion model is based on the popular [https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data FER2013 dataset] which has a training set of nearly 30000 images that have been labelled according to the scheme :
* 0 : Angry
* 1 : Disgust
* 2 : Fear
* 3 : Happy
* 4 : Sad
* 5 : Surprise
* 6 : Neutral
Questions are posed about the dataset : Who has collected these images, from where do they come from, who did the labelling ?
[[Fichier:Polaroids1.jpg|thumb|none]]
[[Fichier:Polaroids2.jpg|thumb|none]]
Antje shows polaroids from past workshops where participants self-describe themselves reflecting on the practices of colonial photography.
Finally we use [http://recognitionmachine.constantvzw.org/ The Recognition Machine] to match input faces with faces in the archive (via faces from the dataset).
[[Fichier:Screenshot from 2018-12-10 12-56-04.png|thumb|none]]
Les commands et les short-cuts qu’on a vu dans ces semaines.
Par Guest, 10 décembre 2018
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A propos
Ce site accompagne le cours de Cultures numériques donné en BAC 1 à l'Erg par un collectif de professeurs repris dans la liste des intervenants. Axé sur la théories de cultures liées au numérique, il est aussi un lieu d'apprentissage à travers deux workshops annuels.
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