dc.contributor.author |
Harrati, Aymen |
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dc.contributor.author |
Chraa, Abdelkrim |
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dc.date.accessioned |
2023-10-09T09:40:04Z |
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dc.date.available |
2023-10-09T09:40:04Z |
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dc.date.issued |
2023-06-26 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/479 |
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dc.description.abstract |
Ce projet vise à développer un classificateur d’images de poissons, plus précisément de tilapias, basé
sur l’intelligence artificielle. En utilisant un système de classification automatisé, chaque image sera
attribuée automatiquement à une classe spécifique, à savoir "sain" ou "infecté". L’objectif principal
est d’améliorer les résultats de classification en utilisant cette approche basée sur le CNN. Le modèle
de CNN sera entraîné avec un ensemble de données comprenant des images de tilapias sains et
infectés, afin de lui permettre d’apprendre les caractéristiques distinctives des deux classes. Une fois
que le modèle sera entraîné, il pourra être utilisé pour classifier de nouvelles images de tilapias et
déterminer si elles sont saines ou infectées. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Directeur: Mr Anis Chiali |
en_US |
dc.subject |
images de tilapias ,l’intelligence artificielle, système de classification, Le modèle de CNN |
en_US |
dc.title |
Développement d'un modèle d'intelligence artificielle pour la classification des poissons tilapia en état de santé ou infectés |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |