Vision Artificielle

La vision industrielle est la technologie du présent et de l'avenir Spécialisez-vous avec ce programme et obtenez la progression professionnelle que vous recherchez" 

Ces dernières années, l'intelligence artificielle a provoqué une révolution majeure dans le monde technologique. Elle permet de développer des logiciels et des machines capables d'apprendre, de générer de nouvelles connaissances et d'agir en fonction de la meilleure solution disponible dans chaque cas. Ses applications vont de l'informatique à la recherche dans des domaines tels que les soins de santé, en passant par le développement d'outils tels que les véhicules, les robots et les jeux vidéo. 

Il s'agit donc d'un domaine en expansion continue, qui est déjà fondamental dans la plupart des entreprises informatiques et technologiques. Toutefois, c'est précisément en raison de sa grande importance et de l'élan qu'elle a pris ces dernières années que des spécialités axées sur l'un de ses aspects spécifiques ont vu le jour. La vision industrielle est l'une des plus importantes d'entre elles. Elle se concentre sur la manière dont les machines traitent les informations visuelles reçues et sur la façon dont ces informations peuvent être utilisées, soit pour améliorer la relation de la machine avec son propre environnement, en rendant ses opérations plus précises, soit pour collecter efficacement des données. 

Pour cette raison, il s'agit d'un domaine fondamental et étroitement lié au Machine Learning, c'est pourquoi de plus en plus d'entreprises recherchent des informaticiens spécialisés dans ce domaine, capables d'apporter les meilleures solutions technologiques dans le développement de projets de vision artificielle. Ce mastère spécialisé propose une étude approfondie de ce domaine, en vous apportant les connaissances et les outils les plus innovants afin que, à l'issue du diplôme, vous puissiez immédiatement progresser professionnellement grâce à vos nouvelles compétences. 

Et tout cela sera réalisé en suivant la méthodologie 100% en ligne de TECH Université Technologique, spécialement conçue pour que les informaticiens et les ingénieurs en activité puissent combiner ce programme avec leur travail, car il s'adapte à leur situation personnelle. De plus, tout au long du processus d'apprentissage, ils seront accompagnés par un corps enseignant expert dans ce domaine et bénéficieront des meilleures ressources pédagogiques multimédias telles que des études de cas, des vidéos techniques, des master classes ou des résumés interactifs, parmi beaucoup d'autres.  

L'avenir est ici. Ne manquez pas cette opportunité et devenez un grand expert en vision artificielle grâce à ce mastère spécialisé" 

Ce mastère spécialisé en Vision Artificielle contient le programme éducatif le plus complet et le plus récent du marché. Ses principales caractéristiques sont:  

• 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 
• Les exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé afin d'améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes  
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

N'attendez plus et spécialisez-vous dans un domaine clé de la technologie du futur qui vous fera progresser professionnellement immédiatement" 

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. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer 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 pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cours académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Plongez dans l'intelligence artificielle et le Deep Learning et devenez une référence dans le domaine de la vision artificielle"

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L'objectif principal de ce mastère spécialisé est d'offrir aux informaticiens les derniers développements dans le domaine de la vision artificielle afin qu'ils puissent développer leur travail professionnel avec les meilleurs outils. Ainsi, ce diplôme offre une grande profondeur dans ce domaine, et à son issue, l'étudiant sera en mesure de développer de nombreux projets à fort potentiel technologique dans ce domaine essentiel du présent et de l'avenir de l'informatique et de l'ingénierie. 

Réalisez tous vos objectifs de carrière dans le domaine du Deep Learning et de la vision par ordinateur avec ce diplôme de haut niveau" 

Objectifs généraux

• Obtenir une vision globale des dispositifs et du support utilisés dans le monde de la vision artificielle 
• Analyser les différents domaines dans lesquels la vision est appliquée 
• Identifier où en sont actuellement les avancées technologiques en matière de vision 
• Évaluer ce qui fait l'objet de recherches et ce que les prochaines années nous réservent 
• Établir une base solide pour comprendre les algorithmes et les techniques de traitement des images numériques 
• Évaluer les techniques fondamentales de vision par ordinateur 
• Analyser les techniques avancées de traitement de l'image 
• Présenter la bibliothèque open 3D 
• Analyser les avantages et les inconvénients de travailler en 3D plutôt qu'en 2D 
• Introduire les réseaux neuronaux et examiner leur fonctionnement 
• Analyser les métriques pour une formation correcte 
• Analyser les mesures et les outils existants 
• Examiner le pipeline d'un réseau de classification d'images 
• Analyser les réseaux neuronaux de segmentation sémantique et leurs métriques 

Objectifs spécifiques

Module 1. Vision artificielle 

• Établir comment fonctionne le système de vision humain et comment une image est numérisée 
• Analyser l'évolution de la vision industrielle 
• Évaluer les techniques d'acquisition d'images 
• Acquérir des connaissances spécialisées sur les systèmes d'illumination en tant que facteur important dans le traitement des images 
• Identifier les systèmes optiques existants et évaluer leur utilisation 
• Examiner les systèmes de vision 3D et comment ces systèmes donnent de la profondeur aux images 
• Développer les différents systèmes qui existent en dehors du champ visible par l'œil humain 

Module 2. Applications et état de l'art 

• Analyser l'utilisation de la vision artificielle dans les applications industrielles 
• Déterminer comment la vision est appliquée dans la révolution du véhicule autonome 
• Analyser les images dans l'analyse de contenu 
• Développer des algorithmes de Deep Learning pour l'analyse médicale et des algorithmes de Machine Learning pour l'assistance au bloc opératoire 
• Analyser l'utilisation de la vision dans les applications commerciales 
• Déterminer comment les robots ont des yeux grâce à la vision artificielle et comment cela s'applique aux voyages dans l'espace
• Définir ce qu'est la réalité augmentée et ses domaines d'utilisation 
• Analyser la révolution de la Cloud Computing 
• Présenter l'état de l'art et ce que les prochaines années nous réservent 

Module 3. Traitement numérique des images 

• Examiner les bibliothèques commerciales et open source de traitement d'images numériques 
• Déterminer ce qu'est une image numérique et évaluer les opérations fondamentales pour pouvoir travailler avec elle 
• Introduire les filtres d'image 
• Analyser l'importance et l'utilisation des histogrammes 
• Présenter les outils permettant de modifier les images pixel par pixel 
• Proposer des outils de segmentation d'images 
• Analyser les opérations morphologiques et leurs applications 
• Déterminer la méthodologie d'étalonnage des images 
• Évaluer les méthodes de segmentation des images avec une vision conventionnelle 

Module 4. Traitement numérique avancé des images 

• Examiner les filtres avancés de traitement des images numériques 
• Déterminer les outils d'extraction et d'analyse des contours 
• Analyser les algorithmes de recherche d'objets 
• Démontrer comment travailler avec des images calibrées 
• Analyser les techniques mathématiques pour l'analyse de la géométrie 
• Évaluer les différentes options de composition d'images 
• Développer une interface utilisateur 

Module 5. Traitement des images 3D 

• Examiner une image 3D 
• Analyser les logiciels utilisés pour le traitement des données 3D 
• Développer lal open 3D 
• Déterminer les données pertinentes d'une image 3D 
• Démonstration des outils de visualisation 
• Établir des filtres pour le débruitage 
• Proposer des outils pour les calculs géométriques 
• Analyser les méthodologies de détection des objets 
• Évaluer les méthodes de triangulation et de reconstruction de scènes 

Module 6. Deep Learning 

• Analyser les familles qui composent le monde de l'intelligence artificielle 
• Compiler les principaux Frameworks de Deep Learning 
• Définir les réseaux neuronaux 
• Présenter les méthodes d'apprentissage des réseaux de neurones 
• Principes fondamentaux des fonctions de coût 
• Établir les fonctions d'activation les plus importantes 
• Examiner les techniques de régularisation et de normalisation 
• Développer des méthodes d'optimisation 
• Introduire les méthodes d'initialisation 

Module 7. Réseaux convolutifs et classification d'images 

• Générer une expertise sur les réseaux neuronaux convolutifs 
• Établir des paramètres d'évaluation 
• Analyser les performances des CNN pour la classification d'images 
• Évaluer le Data Augmentation 
• Proposer des techniques pour éviter l' Overfitting 
• Examiner les différentes architectures 
• Compiler les méthodes d'inférence 

Module 8. Détection d'objets 

• Analyser le fonctionnement des réseaux de détection d'objets 
• Examiner les méthodes traditionnelles 
• Déterminer les paramètres d'évaluation 
• Identifier les principaux jeux de données utilisés sur le marché 
• Proposer des architectures du type détecteur d'objets à deux étages 
• Analyser les méthodes de Tunning Fin 
• Examiner les différentes architectures Single Shoot 
• Établir des algorithmes de suivi des objets 
• Appliquer la détection et le suivi des humains 

Module 9. Segmentation d'images avec Deep learning 

• Analyser le fonctionnement des réseaux de segmentation sémantique 
• Évaluer les méthodes traditionnelles 
• Examiner les paramètres d'évaluation et les différentes architectures 
• Examiner les domaines vidéo et les points de nuage 
• Appliquer les concepts théoriques à l'aide de différents exemples 

Module 10. Segmentation avancée des images et techniques avancées de vision par ordinateur 

• Générer des connaissances spécialisées sur la manipulation des outils 
• Examiner la segmentation sémantique en médecine 
• Identifier la structure d'un projet de segmentation
• Analyser les auto-codeurs 
• Développer des réseaux génératifs adversariens

Vous serez le grand expert en vision artificielle de votre environnement lorsque vous aurez terminé ce mastère spécialisé"