Deep Learning for Computer Vision

Utiliser et maîtriser des outils d’analyse d’image avec la librairie OpenCV.

Implémenter et utiliser les modèles Yolo / Faster-RNN pour de la reconnaissance d’objet dans une image.

Maîtriser les méthodes d’analyse d’image pour la segmentation: Méthode de seuillage, Kmeans.

Maîtriser et implémenter des modèles de segmentation pour la médecine.

Allier les méthodes de computer vision et nlp pour faire la reconnaissance vocale :

• Utiliser un modèle convolutionnel pour faire de l’extraction de caractéristiques
• Maîtriser et implémenter un réseau récurrent bidirectionnel
• Traiter les problèmes alignements de données avec la fonction CTC.

 Générer de nouvelle œuvre d’art à l’aide d’un algorithme GAN ou du transfert de style.