Tutoriels multiplication IA — PX
Apprenez à concevoir, optimiser et déployer des modèles et outils pour accélérer la multiplication avec l'aide de l'intelligence artificielle. Guides pas à pas pour développeurs et enseignants.
Aperçu des modules
Nos tutoriels couvrent : modèles légers pour calculs rapides, optimisation arithmétique, intégration à une calculatrice IA et cas d'usage pédagogiques.
- Fondamentaux : représentation des nombres et opérations
- Optimisation : accélération par quantification et approximation
- Déploiement : API, calculatrice embarquée et interface web
Tutoriels pas à pas
Construisez un petit réseau neuronal capable d'approximer la multiplication sur plages numériques restreintes. Code d'exemple en Python et TensorFlow.
- Préparation des jeux de données
- Architecture compacte (MLP, quantification)
- Évaluation de la précision vs vitesse
Combinez un algorithme traditionnel pour les grands entiers avec un modèle IA pour les plages où la latence et la tolérance aux erreurs sont critiques.
Déploiement du modèle dans une interface web ou sur microcontrôleur, gestion des appels réseau, optimisation mémoire et accélération.
Outils et ressources
Profilage & Benchmarks
Mesurez latence, consommation mémoire et précision sur cibles réelles.
Techniques avancées
Quantification, pruning, knowledge distillation et algorithmes d'approximation pour accélérer la multiplication sans sacrifier l'exactitude utile.
- Quantification INT8/FP16
- Pruning structuré
- Distillation vers modèles ultra-rapides
Exemples & démonstrations
FAQ technique
| Quelle précision attendre ? | Selon la plage et la quantification, >99% pour plages restreintes ; pour approximation contrôlée, MSE faible. |
|---|---|
| Peut-on utiliser sur microcontrôleur ? | Oui : utilisation de TensorFlow Lite ou ONNX Runtime pour microcontrôleurs, avec quantification. |
| Licence des exemples ? | Exemples fournis sous licence permissive. Vérifier les mentions dans chaque dépôt. |
