Deep Learning - Mise en œuvre de la vision par ordinateur

Référence : 19003-180615-5-MOV

Infos pratiques

  • Durée : 3 jours soit 21 heures
  • Population visée : Ouvrier – Employé – Employé qualifié – Cadre – Cadre supérieur
  • Public concerné : Toute personne souhaitant appliquer l’apprentissage automatique sur des images

Programme

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

  • Prétraiter des images ;
  • Construire et entraîner des modèles état de l'art en vision par ordinateur ;
  • Analyser et optimiser l'apprentissage de vos modèles ;
  • Détecter des objets dans des images ;
  • Classifier des images ;
  • Segmenter sémantiquement des images ;
  • Générer des images ;
  • Traduire des images.

Pré-requis

  • Avoir un bon niveau général en informatique et avoir obligatoirement des compétences en Machine Learning et en programmation Python.

Objectifs opérationnels et contenu de la formation

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

Méthodes et moyens

  • Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie
  • 1 vidéoprojecteur par salle
  • 1 ordinateur par stagiaire

Méthodes d’évaluation des acquis

  • Exercices de synthèse et d’évaluation
  • Evaluation de fin de stage

Profil formateur

Nos formateurs sont certifiés à l’issue d’un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d’un suivi de compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique.

Support stagiaire

  • Support papier ou électronique (dématérialisé)
  • Les exercices d’accompagnement peuvent être récupérés sur clef USB