SC23Deep learning pour le traitement d’images par la pratique

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Level: Specialized
Audience:

Ingénieurs d'entreprises et d'administrations désirant maîtriser l'analyse et la conception de réseaux de neurones pour le traitement d’images

Prerequisites:

Avoir un minimum de connaissances de base en physique et mathématiques (bac +2 à 3) et en traitement d'images

Language of the training: French
Maximum capacity: 12
Price: 1480 € HT -
Duration: 3 jours - 21 h
Objectives

A l’issue de la formation les stagiaires seront capables de construire leurs propres réseaux de neurones pour leurs applications en traitement d’images

 

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Deep learning pour le traitement d’images par la pratique
Addressed topics

Classification

Segmentation d’images

Apprentissage machine

The program

Bases du machine learning (1 journée)

  • Types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement)
  • Tâches d’apprentissage (régression, classification)
  • Test et validation d’un algorithme d’apprentissage (notions de crossvalidation, batch, epoch, overfitting)
  • Grandes familles d’algorithmes (SVM, arbres de décision, Random Forest, réseaux de neurones)
  • Illustration sous Python

Bases du deep learning (1 journée)

  • Principales architectures de réseaux de neurones (convolutif, récurrent, autoencodeurs).
  • Optimisation d’une architecture (transfer learning, data augmentation)
  • Initiation à Tensor FLow
  • Travaux pratiques sur la base d’images pour la reconnaissance de caractères MNIST

TP (1 journée)

  • Mise en application des principes étudiés sur des exemples d’imagerie computationnelle
Methodology and assessment

Cours

Travaux pratiques sur machine

Quizz, QCM ou TD en fin de formation

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  • September 25, 2024 to September 27, 2024 SC23 | Deep learning pour le traitement d’images par la pratique Palaiseau Sign up
Pedagogical manager(s):
  • David Rousseau - Professor, Université d'Angers

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