Implémentation d 'un réseau de neurone ANN sur ESP32 pour la surveillance de diabète.
| dc.contributor.author | Louizini Ahmed | |
| dc.contributor.author | Almaboudi Massinissa | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-13T11:40:39Z | |
| dc.date.available | 2025-04-13T11:40:39Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | 47p .; ill .; 30cm . (CD-ROM) | |
| dc.description.abstract | Ce mémoire explore en profondeur les réseaux de neurones artificiels (RNA), leur fondement théorique, leur mise en œuvre pratique et leurs applications dans le domaine médical, avec un accent particulier sur la prédiction du diabète. Le premier chapitre établit une base solide en décrivant les différents types de RNA et leur processus d'apprentissage, tout en discutant de leurs avantages et inconvénients. Le deuxième chapitre détaille l'implémentation des RNA sur diverses plateformes, y compris des microcontrôleurs, illustrant ainsi leur adaptabilité dans des environnements variés. Enfin, le troisième chapitre met en lumière une application concrète : un système intégré pour prédire le diabète à partir de données réelles, démontrant ainsi les capacités des RNA en matière de diagnostic médical avancé. Ce mémoire souligne également les perspectives futures des RNA, notamment leur évolution grâce aux progrès matériels et techniques, promettant ainsi de nouvelles avancées dans le domaine de la santé et au-delà. | |
| dc.identifier.citation | Systèmes Embarqués | |
| dc.identifier.other | MAST.ELN.53-23 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/27202 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | FGEI.UMMTO | |
| dc.subject | TensorFlow Lite | |
| dc.subject | ESP32 | |
| dc.subject | Prédiction du diabète | |
| dc.title | Implémentation d 'un réseau de neurone ANN sur ESP32 pour la surveillance de diabète. | |
| dc.type | Thesis |