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Plan du cours
Introduction à la vision par ordinateur
- Aperçu des applications de la vision par ordinateur
- Compréhension des données d'images et des formats
- Défis dans les tâches de vision par ordinateur
Introduction aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Qu'est-ce que les CNN ?
- Architecture des CNN : couches convolutives, regroupement et couches entièrement connectées
- Utilisation des CNN en vision par ordinateur
Prise en main de 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 en utilisant TensorFlow
Techniques avancées des CNN
- Transfert d'apprentissage pour les CNN
- Affinage de modèles pré-entraînés
- Techniques d'augmentation de données pour une meilleure performance
Prétraitement et augmentation d'images
- Techniques de prétraitement d'images (mise à l'échelle, normalisation, etc.)
- Augmentation de données d'images pour une meilleure formation des modèles
- Utilisation du pipeline de données d'images de TensorFlow
Construction et déploiement de modèles de vision par ordinateur
- Entraînement des CNN pour la classification d'images
- Évaluation et validation des performances du modèle
- Déploiement de modèles dans les environnements de production
Applications réelles de la vision par ordinateur
- Vision par ordinateur dans le secteur de la santé, du commerce de détail et de la sécurité
- Détection et reconnaissance d'objets alimentés par l'IA
- Utilisation des CNN pour la reconnaissance faciale et gestuelle
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en programmation Python
- Compréhension des concepts d'apprentissage profond
- Connaissances de base des réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
Public cible
- Data scientists
- Praticiens de l'IA
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Formation - Computer Vision with OpenCV
Traduction automatique
