Spécialisez-vous dans l'Apprentissage par Transfert afin d'élargir vos horizons professionnels et de faire le saut dans la puissante industrie de l'informatique, grâce à ce Certificat 100% en ligne” 

Le Deep Computer Vision est l'un des domaines les plus importants du Deep Learning, car il se concentre sur la formation de modèles de Réseaux Neuronaux pour comprendre et analyser des images de manière automatisée. L'un de ses principaux avantages est l'extraction automatique des caractéristiques pertinentes des ressources visuelles au cours du processus D'Entraînement de l'architecture. Ainsi, il n'est pas nécessaire de concevoir manuellement des algorithmes pour extraire les informations. Il simplifie donc ce processus tout en réduisant des aspects tels que le temps et les efforts. En outre, ce système a un large éventail d'applications telles que l'identification et le suivi des visages humains dans les vidéos. Ceci est particulièrement utile dans les procédures de sécurité biométrique. 

Dans ce scénario, TECH lance le Certificat de pointe en Deep Computer Vision avec des Réseaux Neuronaux Convolutifs. La formation permettra aux étudiants de renouveler leurs connaissances, tout en acquérant de nouvelles compétences en traitement d'images et en Apprentissage Profond. Le cursus approfondira des questions essentielles telles que les fonctions du cortex visuel, la réutilisation des poids en convolution ou encore les principes d'activation. Le programme fournira également aux étudiants les clés pour mettre en œuvre le clustering des couches avec l'outil Keras. Cela permettra aux diplômés de réduire de manière appropriée la dimensionnalité des caractéristiques précédemment extraites par les couches de convolution. Le matériel pédagogique soulignera également l'importance des modèles pré-rendus pour l'Apprentissage par Transfert, ainsi que la localisation d'objets dans les images et leur suivi correspondant à l'aide d'algorithmes ou de techniques de suivi.

Pour consolider ces contenus, la méthodologie de ce programme renforce son caractère innovant. TECH offre un environnement d'apprentissage 100% en ligne, adapté aux besoins des professionnels qui sont occupés. Il utilise également la méthodologie Relearning, basée sur la répétition de concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage. Ainsi, la combinaison entre flexibilité et approche pédagogique robuste rend le programme très accessible.

Vous tirerez le meilleur parti de l'outil Keras et testerez une pluralité d'architectures de Réseaux Neuronaux de manière efficace” 

Ce Certificat en Deep Computer Vision avec des Réseaux Neuronaux Convolutifs contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Deep Computer Vision avec Réseaux Neuronaux Convolutifs
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous manierez avec expertise la Convulsion 2D et extrairez les caractéristiques les plus importantes d'une image”

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Vous aurez la possibilité de consulter vos doutes directement avec le corps enseignant, qui vous offrira un tutorat personnalisé en fonction de vos besoins et de vos exigences”

Un plan d'étude, basé sur la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui vous permettra de consolider des concepts complexes de manière efficace et dynamique”

D'un point de vue théorico-pratique, ce Certificat approfondira les fondamentaux essentiels des Réseaux Neuronaux Convolutifs, incluant à la fois leur utilité ainsi que les principes mathématiques à l'origine de leur fonctionnement.  Conçu par des experts en Deep Computer Vision, le plan d'études analysera l'Architecture Visuelle Cortex en explorant ses principales théories et modèles de traitement de l'image. Dans cette optique, les étudiants étudieront les différents types de Pooling afin d'obtenir un traitement plus efficace et une extraction de caractéristiques plus performante dans les applications de Vision par Ordinateur. En outre, ils nourriront leur pratique avec les techniques les plus avancées en matière de détection et de suivi d'objets.

Vous mettrez en œuvre des architectures CNNs de manière efficace et les entraînerez pour une variété de tâches telles que la classification d'images, la segmentation sémantique ou la détection d'objets” 

Module 1. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

1.1. L’Architecture Visual Cortex

1.1.1. Fonctions du cortex visuel
1.1.2. Théorie de la vision computationnelle
1.1.3. Modèles de traitement des images

1.2. Couches convolutives

1.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution
1.2.2. Convolution 2D
1.2.3. Fonctions d'Activation

1.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras

1.3.1. Pooling et Striding
1.3.2. Flattening
1.3.3. Types de Pooling

1.4. Architecture du CNN

1.4.1. Architecture du VGG
1.4.2. Architecture AlexNet
1.4.3. Architecture ResNet

1.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet-34 à l'aide de Keras

1.5.1. Initialisation des poids
1.5.2. Définition de la couche d'entrée
1.5.3. Définition de la sortie

1.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

1.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
1.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
1.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

1.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert

1.7.1. Apprentissage par transfert
1.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
1.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

1.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

1.8.1. Classification des images
1.8.2. Localisation d'objets dans les images
1.8.3. Détection d'objets

1.9. Détection et suivi d'objets

1.9.1. Méthodes de détection d'objets
1.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
1.9.3. Techniques de suivi et de localisation

1.10. Segmentation sémantique

1.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
1.10.2. Détection des bords
1.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles

Vous atteindrez votre plein potentiel dans le domaine de l'informatique grâce au matériel pédagogique le plus pragmatique et le plus complet sur le marché de l'éducation. Inscrivez-vous maintenant!”