Notre formation sur la mise en œuvre du Deep Learning pour la vision par ordinateur fournit une introduction détaillée au Deep Learning et à ses applications spécifiques dans le domaine de la vision par ordinateur.
Vous apprendrez les fondamentaux du Deep Learning, tels que les réseaux de neurones, la rétropropagation du gradient, et les non-linéarités.
La formation se concentre ensuite sur le traitement des images à l’aide de réseaux à convolution, de mécanismes d’attention, et de modèles à la pointe de la technologie.
Les applications pratiques de la formation comprennent la classification d’images, la détection d’objets, la segmentation sémantique, la génération d’images et la traduction d’images.
Cette formation aborde également les aspects essentiels de l’ingénierie, comme la collecte de métriques, l’analyse d’apprentissages et la recherche d’hyperparamètres.
Les travaux pratiques, basés sur des données réelles, mettent en évidence les modèles récents et couvrent également des sujets de recherche actuels dans le domaine.
Programme détaillé
Introduction
- Présentation du Deep Learning
- Introduction à la vision par ordinateur
- Présentation de technologies de vision par ordinateur
Fondamentaux
- Réseaux de neurones
- Rétropropagation du gradient
- Non-linéarités
Réseaux de traitement des images
- Réseaux à convolutions
- Briques de convolution, pooling, unpooling, convolution à stride fractionnelle
- Mécanismes d'attention
- Modèles état de l'art
Applications
- Classification d'images
- Détection d'objets
- Segmentation sémantique
- Segmentation d'instances
- Génération d'images
- Traduction d'images
Ingénierie
- Collection de métriques
- Analyse d'apprentissages
- Recherche d'hyperparamètres
