Deep Learning for Computer Vision

Nombre d’heures :

25h

Difficulté :

5/5

Prix :

1295€

Prérequis:

Maîtrise de Python, DataViz, Machine Learning.

Bonnes bases en Deep Learning.

Compétences acquises à l’issue:

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.

Le cursus:

Computer vision

Data

Dates

Format Bootcamp

6 octobre

9 novembre

9 décembre

Format Continue

22 octobre

30 novembre

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