Plan du cours

Introduction à Computer Vision

  • Vue d'ensemble des applications de vision par ordinateur
  • Comprendre les données et les formats d'image
  • Défis liés aux tâches de vision par ordinateur

Introduction aux réseaux convolutifs Neural Networks (CNN)

  • Qu'est-ce qu'un CNN ?
  • Architecture des CNN : Couches convolutives, mise en commun et couches entièrement connectées
  • Comment les CNN sont utilisés dans la vision par ordinateur

Travaux pratiques avec TensorFlow et Google Colab

  • Configuration de l'environnement dans Google Colab
  • Utilisation de TensorFlow pour la construction de modèles
  • Construction d'un modèle CNN simple dans TensorFlow

Techniques CNN avancées

  • Apprentissage par transfert pour les CNN
  • Ajustement des modèles pré-entraînés
  • Techniques d'augmentation des données pour améliorer les performances

Prétraitement et augmentation des images

  • Techniques de prétraitement des images (mise à l'échelle, normalisation, etc.)
  • Augmentation des données d'images pour un meilleur entraînement des modèles
  • Utilisation du pipeline de données d'images de TensorFlow

Construction et déploiement de modèles Computer Vision

  • Entraînement des CNN pour la classification des images
  • Évaluation et validation des performances des modèles
  • Déploiement de modèles dans des environnements de production

Applications réelles de Computer Vision

  • Vision par ordinateur dans les domaines de la santé, de la vente au détail et de la sécurité
  • Détection et reconnaissance d'objets par l'IA
  • Utilisation des CNN pour la reconnaissance des visages et des gestes

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience de la programmation Python
  • Compréhension des concepts d'apprentissage profond
  • Connaissance de base des réseaux neuronaux convolutifs (CNN)

Audience

  • Scientifiques des données
  • Praticiens de l'IA
 21 Heures

Nombre de participants


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