Le système Relearning de cette formation vous amènera à faire des progrès agiles dans l'implémentation d'un Mas RCNN pour détecter des objets dans des images”

Dans le domaine du Deep Learning, les Métriques d'Évaluation sont des outils fondamentaux pour mesurer et quantifier la performance des modèles d'Apprentissage Automatique. Les professionnels les utilisent ainsi pour évaluer l'efficacité et la qualité des modèles dans la tâche pour laquelle ils ont été formés. Ces systèmes permettent aux entreprises de suivre les progrès, d'identifier les tendances et de procéder à des ajustements continus en vue d'améliorer la performance de leurs procédures. Les entreprises voient ainsi des possibilités d'améliorer leurs activités et de se différencier dans le marché.

Compte tenu de sa pertinence croissante, TECH met en œuvre un Certificat pionnier sur la Segmentation avec Deep Learning en Vision Artificielle. L'objectif est de permettre aux professionnels d'acquérir de nouvelles compétences et de nouveaux outils pour mener à bien des projets innovants. Par conséquent, le programme d'études fournira diverses méthodes de mesure telles que le Dice Coefficient et Pixel Accuracy. En outre, le syllabus se penchera sur les Fonctions de Coût pour que les diplômés puissent entraîner les modèles de manière efficace. De même, la formation abordera la Segmentation de Nuage de Points pour que les étudiants acquièrent une compréhension précise des environnements tridimensionnels et facilitent la prise de décision informée.

Comme ce diplôme universitaire est développé à travers une méthodologie 100% en ligne, les spécialistes auront l'opportunité de combiner leur formation avec le reste de leurs obligations personnelles et professionnelles. Il s'agit d'une occasion idéale pour étudier un programme de qualité, avec la flexibilité de planifier leur emploi du temps et leurs évaluations. Tout ce dont les étudiants ont besoin, c'est d'un appareil électronique doté d'un accès à Internet pour visualiser le contenu pédagogique hébergé sur la plateforme virtuelle.

La maîtrise de la Segmentation avec Deep Learning ouvrira de nombreuses perspectives de carrière dans des secteurs d'activité tels que la santé, la technologie et l'automobile”

Ce Certificat en Segmentation avec Deep Learning en Vision Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en informatique et en vision artificielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires 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 manipulerez efficacement l'architecture STFCN et exploiterez les informations spatiales et temporelles pour obtenir des résultats robustes”

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des 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 acquerrez une base solide pour participer aux projets de recherche les plus importants et développer des algorithmes innovants"

Vous bénéficierez d'un apprentissage dynamique grâce aux outils didactiques de TECH, notamment des vidéos explicatives et des études de cas"

Ce Certificat fournira aux étudiants une approche complète de la Segmentation avec Deep Learning en Vision Artificielle. Pour ce faire, l'itinéraire académique approfondira la détection d'objets à l'aide d'outils d'Apprentissage Profond tels que l'architecture FCN, Deep Lab ou U-NET. De même, le syllabus analysera en détail les Métriques d'Évaluation afin que les diplômés puissent vérifier l'efficacité des modèles. Ainsi, les professionnels acquerront les compétences nécessaires pour gérer des systèmes tels que le Pixel Accuracy, le Focal Loss ou le Dice Coefficient. La formation abordera également les Cartes AutoOrganisatrices pour visualiser la structure sous-jacente des données et découvrir des modèles significatifs.

Vous maîtriserez l'application du seuillage, à partir de méthodes telles que Otsu et Riddlen, pour segmenter les régions d'intérêt par la binarisation de l'image originale”

Module 1. Segmentation d'images avec deep learning

1.1. Détection et segmentation d'objets

1.1.1. Segmentation sémantique

1.1.1.1. Cas d'utilisation de la segmentation sémantique

1.1.2. Segmentation instanciée

1.1.2.1. Cas d'utilisation de la segmentation instanciée

1.2. Mesures d'évaluation

1.2.1. Similitudes avec d'autres méthodes
1.2.2. Pixel Accuracy
1.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

1.3. Fonctions de coût

1.3.1. Dice Loss
1.3.2. Focal Loss
1.3.3. Tversky Loss
1.3.4. Autres fonctions

1.4. Méthodes de segmentation traditionnelles

1.4.1. Application du seuil avec Otsu et Riddlen
1.4.2. Cartes auto-organisées
1.4.3. Algorithme GMM-EM

1.5. Segmentation sémantique par Deep Learning: FCN

1.5.1. FCN
1.5.2. Architecture
1.5.3. Applications du FCN

1.6. Segmentation sémantique par Deep Learning: U-NET

1.6.1. U-NET
1.6.2. Architecture
1.6.3. Application U-NET

1.7. Segmentation sémantique par Deep Learning: Deep Lab

1.7.1. Deep Lab
1.7.2. Architecture
1.7.3. Application de Deep Lab

1.8. Segmentation instanciée par Deep Learning: Mask RCNN

1.8.1. Mask RCNN
1.8.2. Architecture
1.8.3. Mise en œuvre d'un Mas RCNN

1.9. Segmentation vidéo

1.9.1. STFCN
1.9.2. Semantic Video CNNs
1.9.3. Clockwork Convnets
1.9.4. Low-Latency

1.10. Segmentation des nuages de points

1.10.1. Nuage de points
1.10.2. PointNet
1.10.3. A-CNN

TECH s'adapte à votre emploi du temps, raison pour laquelle elle a conçu un diplôme universitaire flexible et 100% en ligne”