Formation Computer Vision : Image Processing avec Tensorflow

Présentation

Depuis 2012, les méthodes de deep learning dans le domaine de la computer vision sont devenues un champ d’études très prisé. L’émergence des réseaux de neurones convolutionnels appelés CNN ont grandement contribué à des avancées majeures.

Les modèles n’ont cessé de s’améliorer dans leurs processus de traitement d’images. Ils permettent aujourd’hui de classifier des images, de détecter plusieurs objets dans une image en encadrant chaque objet détecté, puis en labellisant chaque pixel de l’image, etc.

Découvrez comment mettre en œuvre ces différentes architectures en utilisant la librairie Open Source TensorFlow, le système révolutionnaire de Google d’apprentissage profond. Cette formation pratique vous montrera les différentes architectures de réseaux CNN.

Vous apprendrez comment concevoir des systèmes capables de classifier une image, de détecter des objets dans des images, de labelliser chaque pixel de l’image pour une détection plus précise. Puis vous découvrirez les dernières avancées du domaine.

Nous aborderons ces concepts à travers des exemples pratiques afin que vous puissiez utiliser cette technologie dans vos projets IA.

Comme dans toutes nos formations, celle-ci vous présentera la toute dernière version stable de TensorFlow 2.8, sortie en janvier 2022, couplée à Python 3.10.

Objectifs

• Pré-traiter et augmenter les données
• Maîtriser les concepts de la classification d’images
• Comprendre et mettre en œuvre la détection d’objets, de la segmentation sémantique et d’instance
• Mettre en œuvre du transfer learning en réutilisant des modèles existants
• Découvrir les nouvelles architectures basées sur les transformeurs

Public visé

• Data Analyst / Data Scientist / Data Engineer
• Développeurs, Architectes Big Data, Lead Developer

Pré-requis

• Connaissance de Python
• Connaissance du deep learning & de TensorFlow
• Connaissances en Mathématiques (exemple : gradient)