University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
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Auteur Frihia ,Hamza |
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Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la rechercheApprentissage par objectif et les réseaux adverses génératifs pour la détection des intrusions / Ferarma ,Hadil
Titre : Apprentissage par objectif et les réseaux adverses génératifs pour la détection des intrusions Type de document : texte imprimé Auteurs : Ferarma ,Hadil, Auteur ; Frihia ,Hamza, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (33 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Côte titre : MAI/0509 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1C3_6AivdC6gcb7KEnHzNShoaeS-TjKtG/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Apprentissage par objectif et les réseaux adverses génératifs pour la détection des intrusions [texte imprimé] / Ferarma ,Hadil, Auteur ; Frihia ,Hamza, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (33 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Côte titre : MAI/0509 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1C3_6AivdC6gcb7KEnHzNShoaeS-TjKtG/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0509 MAI/0509 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Apprentissage par renforcement pour la reconnaissance de la parole Type de document : texte imprimé Auteurs : Lyas Nehal, Auteur ; Hamza Fernani, Auteur ; Frihia ,Hamza, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFS Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (53 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : La reconnaissance de la parole est un domaine de l’IA qui vise `a convertir la
parole humaine en texte. L’apprentissage par renforcement est une branche de
l’intelligence artificielle qui s’appuie sur des m´ethodes permettant `a une machine
d’apprendre `a travers des interactions avec son environnement. Dans notre travail,
nous avons propos´e l’utilisation d’un type de r´eseau de neurones profond CNN et
l’apprentissage par renforcement pour la cr´eation de syst`eme de reconnaissance de
parole, nous avons obtenu des r´esultats souhaitable en appliquant l’apprentissage
par renforcement en attient un taux de reconnaissance de 60% =Speech recognition is an area of Artificial Intelligent that aims to convert human speech into text. Reinforcement learning is a branch of Artificial Intelligence
that relies on methods that allow a machine to learn through interactions with its
environment. In our work, we proposed the use of a type of deep neural network
CNN and reinforcement learning for the creation of speech recognition system, we
obtained desirable results by applying reinforcement learning in achieves a 60%
recognition rate.
Côte titre : MAI/0780 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1xlTDg7uXZG3l3mDoXyGLkSx4Zt7OoBoz/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Apprentissage par renforcement pour la reconnaissance de la parole [texte imprimé] / Lyas Nehal, Auteur ; Hamza Fernani, Auteur ; Frihia ,Hamza, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2023 . - 1 vol (53 f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : La reconnaissance de la parole est un domaine de l’IA qui vise `a convertir la
parole humaine en texte. L’apprentissage par renforcement est une branche de
l’intelligence artificielle qui s’appuie sur des m´ethodes permettant `a une machine
d’apprendre `a travers des interactions avec son environnement. Dans notre travail,
nous avons propos´e l’utilisation d’un type de r´eseau de neurones profond CNN et
l’apprentissage par renforcement pour la cr´eation de syst`eme de reconnaissance de
parole, nous avons obtenu des r´esultats souhaitable en appliquant l’apprentissage
par renforcement en attient un taux de reconnaissance de 60% =Speech recognition is an area of Artificial Intelligent that aims to convert human speech into text. Reinforcement learning is a branch of Artificial Intelligence
that relies on methods that allow a machine to learn through interactions with its
environment. In our work, we proposed the use of a type of deep neural network
CNN and reinforcement learning for the creation of speech recognition system, we
obtained desirable results by applying reinforcement learning in achieves a 60%
recognition rate.
Côte titre : MAI/0780 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1xlTDg7uXZG3l3mDoXyGLkSx4Zt7OoBoz/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0780 MAI/0780 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Deep Neural Network Architecture for Intrusion Detection Type de document : texte imprimé Auteurs : Mahrougui ,Djamel Eddine, Auteur ; Frihia ,Hamza, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (48 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Dans cette thèse, nous allons utiliser une hybridation du Deep Learning et de l'OC-SVDD pour
Tâches de détection d'intrusion. La technique utilisée a été conçue pour effectuer la classification d'images
tâche, tandis que nous utiliserons un jeu de données numérique de détection d'intrusion appelé «NSL-KDD». le
Le classificateur tirera parti de la technique d'apprentissage par transfert, en utilisant une fonctionnalité robuste
extracteur appelé «Autoencoder». le codeur automatique sera composé de couches convolutives 1D
pour correspondre à l'ensemble de données numériques. En effet, ce travail pourrait être la preuve que l'utilisation de Deep
L'apprentissage avec une classe SVDD pourrait être efficace dans le domaine de la cybersécurité.
je
En savoir plus sur ce texte sourceVous devez indiquer le texte source pour obtenir des informations supplémentaires
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Panneaux latérauxCôte titre : MAI/0404 En ligne : https://drive.google.com/file/d/10l13W7tzIff2TmNKARi7kWGOE3NKe0V3/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Deep Neural Network Architecture for Intrusion Detection [texte imprimé] / Mahrougui ,Djamel Eddine, Auteur ; Frihia ,Hamza, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (48 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Dans cette thèse, nous allons utiliser une hybridation du Deep Learning et de l'OC-SVDD pour
Tâches de détection d'intrusion. La technique utilisée a été conçue pour effectuer la classification d'images
tâche, tandis que nous utiliserons un jeu de données numérique de détection d'intrusion appelé «NSL-KDD». le
Le classificateur tirera parti de la technique d'apprentissage par transfert, en utilisant une fonctionnalité robuste
extracteur appelé «Autoencoder». le codeur automatique sera composé de couches convolutives 1D
pour correspondre à l'ensemble de données numériques. En effet, ce travail pourrait être la preuve que l'utilisation de Deep
L'apprentissage avec une classe SVDD pourrait être efficace dans le domaine de la cybersécurité.
je
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Panneaux latérauxCôte titre : MAI/0404 En ligne : https://drive.google.com/file/d/10l13W7tzIff2TmNKARi7kWGOE3NKe0V3/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0404 MAI/0404 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
