SPECIALISATION DEEP LEARNING ET VISION PAR ORDINATEUR

Se spécialiser dans la détection et la reconnaissance d’objets

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Différents formats

Niveau expérimenté

3 jours

Français

Objectifs de la formation

25% du cerveau humain sert à la vision (8% pour l’ouïe et 3% pour le toucher). Il est donc tout naturel de vouloir doter les applications intelligentes de cette faculté afin que celles-ci puissent davantage appréhender et interagir avec le monde qui les entoure. Dans cette spécialisation, vous découvrirez les outils et techniques utilisés dans la reconnaissance d’objets et le suivi de ceux-ci sur des flux vidéos à l’aide de réseaux de neurones spécialisés. De nombreux cas pratiques jalonneront cette spécialisation en passant par la classification d’images, la reconnaissance d’objets et la reconnaissance faciale.

Public concerné

La formation, « Deep Learning et vision par ordinateur» s’adresse aux professionnels de l’informatique, aux développeurs de logiciels, aux professionnels travaillant dans l’analyse de données et bien entendu à toute personne souhaitant se spécialiser dans l’utilisation du Deep Learning appliqué à l’image.

Prérequis

Le prérequis nécessaire pour cette formation consiste en la connaissance du langage Python et avoir suivi la formation « Les fondamentaux du Machine Learning » ou la formation « Les fondamentaux du Deep Learning »

Programme

INTRODUCTION A LA VISION PAR ORDINATEUR

  • Vision humaine et vision numérique.
  • Optimisation du contraste et de la luminosité.
  • Notion de convolution.
  • Détection de contours.
  • Utilisation des librairies OpenCv et Scikit-Image.

DETECTION D’OBJETS

  • Utilisation de la méthode de Viola et Jones et de l’algorithme adaboost.
  • Utilisation des histogrammes de gradients orientés et de SVM.

DETECTION D’OBJETS A L’AIDE DE RESEAUX DE NEURONES

  • Les réseaux de neurones à convolutions (CNN), leurs utilisations et leurs limites dans la détection d’objets.
  • Utilisation de réseaux de neurones à convolutions dédiés à la détection d’objets (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN).

LA DETECTION ET LE SUIVI D’OBJETS SUR UNE VIDEO

  • Introduction à l’analyse de vidéos.
  • Utilisation des réseaux de neurones à convolutions pour la détection et le suivi d’objets sur un flux vidéo.

SEGMENTATION ET GENERATION D’IMAGES

  • Présentation de la segmentation et de la génération d’images.
  • Utilisation des algorithmes mean shift, SLIC et du deep learning pour la segmentation d’images.
  • Utilisation de modèles générationnels (GAN et VAE) pour la génération d’images.

Prochaines dates

Présentiel
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Distance
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Cours du soir
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Week-end
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DelphineCoordinatrice parcours de formations

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