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L’objectif général du projet est de concevoir et de mettre en oeuvre une infrastructure utilisable par l'ensemble de la communauté scientifique, permettant la reconnaissance d'images de monnaies anciennes. Le candidat qui sera recruté sera en charge de développer un système automatisé d’identification des premières monnaies du monde antique (600 à 50 avant notre ère) d’une région de l’Asie Mineure occidentale qui s’appelle la Carie. Ce système fera appel à l’intelligence artificielle (Convolutional Neural Networks) et alliera à la fois des techniques d’Image Recognition et des données physiques des monnaies (métal, poids, diamètre). Le processus de Machine Learning sera fondé sur des jeux de données sont disponibles immédiatement au sein du projet Historia Numorum Online (HNO) dont la base de données en ligne regroupe quelque 9000 monnaies qui illustrent près de 3000 types monétaires de la Carie. L’objectif est de développer une interface accessible à tous et utilisable en libre accès sur la plateforme de HNO et qui permettra d’identifier chaque type monétaire répertorié pour la Carie.

Plus d’informations :
[Site web GPR Human Past]