Formation, le deep learning et la vision par ordinateur

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.

Différents formats

Intra, Inter, à distance, en cours du soir

Niveau intermédiaire

Avoir connaissance du langage Python

Durée

21 h 00

Langue

Français

Public concerné

La formation, « Le deep learning et la vision par ordinateur » s’adresse au professionnels de l’informatique, aux développeurs de logiciels, au professionnels travaillant dans l’analyse de données ou bien encore aux étudiants et bien entendu à toute personnes souhaitant se spécialiser dans l’utilisation du deep learning.

Prérequis

Le prérequis nécessaire pour cette formation consiste en la connaissance du langage Python

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.

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Dates en présentiel

Pas d'évènements prévus pour le moment.

Dates à distance

Pas d'évènements prévus pour le moment.

Tarif en présentiel
Pauses et déjeuners offerts

1995 € HT

Tarif à distance, cours du soir et weekend

1428 € HT

Contacter le formateur

06.16.63.91.54

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