Optimisez votre pratique avec les stratégies les plus innovantes en Vision par Ordinateur Web grâce à cette formation 100% en ligne”

La segmentation d'images avec Deep Learning a permis des avancées significatives dans des domaines tels que la robotique, la médecine et la sécurité. La raison principale est que ces systèmes permettent d'automatiser des tâches complexes et d'analyser de grands volumes de données en peu de temps. Ainsi, les experts acquièrent une meilleure compréhension grâce à des images précises des objets d'intérêt. Cependant, pour profiter de ses multiples avantages, il est essentiel que les professionnels acquièrent de nouvelles compétences et intègrent les dernières avancées dans ce domaine dans leurs procédures de routine.

Pour cette raison, TECH met en œuvre un Certificat avancé qui approfondira les Techniques Avancées de Vision par Ordinateur Web. Conçu par des experts dans ce domaine, le syllabus se penchera sur le traitement des images en 3D, en utilisant les logiciels les plus innovants pour la visualisation des matériaux. Le cours se concentrera également sur les méthodes de segmentation de photos par Deep Learning. De plus, les étudiants examineront en détail le Projet de Segmentation sémantique pour développer des systèmes qui nécessitent une compréhension précise des images numériques. Il convient de noter que le parcours académique comprendra l'analyse d'études de cas réels et des exercices visant à améliorer les compétences des étudiants.

Il convient de noter que le parcours académique comprendra l'analyse d'études de cas réels et des exercices visant à améliorer les compétences des étudiants. En ce sens, la seule chose dont les étudiants auront besoin est un appareil électronique avec accès à Internet pour entrer dans le Campus Virtuel et profiter des contenus didactiques les plus dynamiques. En outre, TECH utilise un système pédagogique disruptif: le Relearning. Ce système consiste à répéter le contenu clé de manière naturelle, afin que les étudiants apprennent progressivement. Il s'agit sans aucun doute d'une excellente opportunité pour les professionnels de bénéficier d'une remise à niveau complète par le biais d'une qualification universitaire qui s'adapte aux besoins réels des experts. 

Vous maîtriserez parfaitement les Réseaux Adversatifs Génératifs et créerez des contenus multimédias de haute qualité”

Ce Certificat avancé en Techniques Avancées de Vision par Ordinateur Web 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 industrielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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 au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion Internet

Vous aurez accès aux bases de données les plus efficaces pour résoudre les problèmes de segmentation générale et évaluer efficacement les algorithmes”

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 serez hautement qualifié pour manipuler les différents outils de segmentation en utilisant différents frameworks"

Le système Relearning vous permettra de progresser de manière beaucoup plus agile grâce à la segmentation d'images avec le Deep Learning"

Ce Certificat avancé fournira aux étudiants une approche holistique des Techniques Avancées de Vision Ordinateur Web. A travers 3 modules spécialisés, les étudiants se familiariseront avec les logiciels de traitement d'images 3D les plus performants. Dans cette optique, le syllabus se penchera sur diverses techniques de segmentation sémantique par le Deep Learning. Cela permettra aux diplômés d'obtenir une compréhension détaillée et précise du contenu d'une image. En outre, le programme d'études offrira un large éventail de bibliothèques pour le Traitement des Données 3D, ce qui facilitera le traitement et la manipulation des données. 

Vous souhaitez accroître votre confiance en matière de prise de décision? Faites-le en mettant à jour vos connaissances grâce à ce diplôme universitaire révolutionnaire”

Module 1. Traitement des images 3D

1.1. Image 3D

1.1.1. Image 3D
1.1.2. Logiciels de traitement d'images 3D et visualisations
1.1.3. Logiciels de Métrologie

1.2. Open3D

1.2.1. Bibliothèque pour le Traitement des Données 3D
1.2.2. Caractéristiques
1.2.3. Installation et Utilisation

1.3. Les données

1.3.1. Cartes de profondeur d'images 2D
1.3.2. Pointclouds
1.3.3. Normales
1.3.4. Surfaces

1.4. Visualisation

1.4.1. Visualisation des Données
1.4.2. Contrôles
1.4.3. Visualisation du Web

1.5. Filtres

1.5.1. Distance entre les points, suppression des Outliers
1.5.2. Filtre passe-haut
1.5.3. Downsampling

1.6. Géométrie et extraction de caractéristiques

1.6.1. Extraction de profils
1.6.2. Mesure de la profondeur
1.6.3. Volume
1.6.4. Formes géométriques 3D
1.6.5. Plans
1.6.6. Projection d'un point
1.6.7. Distances géométriques
1.6.8. Kd Tree
1.6.9. Features 3D

1.7. Enregistrement et Meshing

1.7.1. Concaténation
1.7.2. ICP
1.7.3. Ransac 3D

1.8. Reconnaissance d'objets en 3D

1.8.1. Recherche d'un objet dans la scène 3D
1.8.2. Segmentation
1.8.3. Bin picking

1.9. Analyse de surface

1.9.1. Smoothing
1.9.2. Surfaces orientables
1.9.3. Octree

1.10. Triangulation

1.10.1. De Mesh au Point Cloud
1.10.2. Triangulation des cartes de profondeur
1.10.3. Triangulation de Point Clouds non ordonnés

Module 2. Segmentation d'images avec Deep Learning

2.1. Détection d'Objets et segmentation 

2.1.1. Segmentation sémantique

2.1.1.1. Cas d'utilisation de la segmentation sémantique

2.1.2. Segmentation Instanciée

2.1.2.1. Cas d'utilisation de la segmentation instanciée

2.2. Mesures d'évaluation

2.2.1. Similitudes avec d'autres méthodes
2.2.2. Pixel Accuracy
2.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

2.3. Fonctions de coût

2.3.1. Dice Loss
2.3.2. Focal Loss
2.3.3. Tversky Loss
2.3.4. Autres fonctions

2.4. Méthodes de Segmentation traditionnelles

2.4.1. Application du seuil avec Otsu et Riddlen
2.4.2. Cartes auto-organisées
2.4.3. Algorithme GMM-EM

2.5. Segmentation sémantique par Deep Learning: FCN

2.5.1. FCN
2.5.2. Architecture
2.5.3. Applications du FCN

2.6. Segmentation sémantique par Deep Learning: U-NET

2.6.1. U-NET
2.6.2. Architecture
2.6.3. Application U-NET

2.7. Segmentation sémantique par Deep Learning: Deep Lab

2.7.1. Deep Lab
2.7.2. Architecture
2.7.3. Application de Deep Lab

2.8. Segmentation Instances par Deep Learning: Mask RCNN

2.8.1. Mask RCNN
2.8.2. Architecture
2.8.3. Application d'un Mask RCNN

2.9. Segmentation vidéo

2.9.1. STFCN
2.9.2. Semantic Video CNNs
2.9.3. Clockwork Convnets
2.9.4. Low-Latency

2.10. Segmentation des nuages de points

2.10.1. Nuage de points
2.10.2. PointNet
2.10.3. A-CNN

Module 3. Segmentation avancée des images et techniques avancées de vision par ordinateur

3.1. Base de données pour les problèmes de Segmentation Generale

3.1.1. Pascal Context
3.1.2. CelebAMask-HQ
3.1.3. Cityscapes Dataset
3.1.4. CCP Dataset

3.2. Segmentation Sémantique en Médecine

3.2.1. Segmentation Sémantique en Médecine
3.2.2. Ensembles de données pour les problèmes médicaux
3.2.3. Application pratique

3.3. Outils d'annotation

3.3.1. Computer Vision Annotation Tool
3.3.2. LabelMe
3.3.3. Autres outils

3.4. Outils de Segmentation utilisant différents frameworks

3.4.1. Keras
3.4.2. Tensorflow v2
3.4.3. Pytorch
3.4.4. Autres

3.5. Projet de Segmentation sémantique. Les données, phase 1

3.5.1. Analyse du problème
3.5.2. Source d'entrée des données
3.5.3. Analyse des données
3.5.4. Préparations des données

3.6. Projet de Segmentation sémantique. Formation, phase 2

3.6.1. Sélection de l'algorithme
3.6.2. Entrainement
3.6.3. Évaluation

3.7. Projet de Segmentation sémantique. Résultats, phase 3

3.7.1. Réglage fin
3.7.2. Présentation de la solution
3.7.3. Conclusions

3.8. Auto-codeurs

3.8.1. Auto-codeurs
3.8.2. Architecture de l'Autoencodeur
3.8.3. Autocodeurs à Réduction de Bruit
3.8.4. Autocodeur de Coloration Automatique

3.9. Réseaux Adversatifs Génératifs (GAN)

3.9.1. Réseaux Adversatifs Génératifs (GAN)
3.9.2. Architecture du DCGAN
3.9.3. Architecture GAN Conditionnelle

3.10. Réseaux Adversatifs Génératifs Améliorés

3.10.1. Aperçu du problème
3.10.2. WGAN
3.10.3. LSGAN
3.10.4. ACGAN

Vous aurez accès à une collection de matériel multimédia dans de multiples formats audiovisuels qui renforceront votre apprentissage avec dynamisme”