Ce programme en ligne vous permettra d'acquérir des compétences en programmation et en développement de logiciels afin d'appliquer des algorithmes de détection d'objets dans des applications réelles. 

L'importance de la Détection d'Objets par Vision Artificielle réside dans son large éventail d'applications et d'avantages dans différents domaines. Sa capacité à automatiser les tâches agricoles telles que les semis et les récoltes en est un exemple. Avec l'avènement de l'industrie 4.0, la technologie continue d'évoluer presque quotidiennement pour fournir aux experts de nouveaux outils permettant de rationaliser des tâches complexes. Cependant, c'est un défi pour les professionnels de renouveler leurs connaissances face à l'énorme charge de travail à laquelle ils doivent faire face.  

C'est pourquoi TECH lance un Certificat qui réunira les dernières tendances en matière de localisation d'éléments en Vision Artificielle. L'itinéraire académique approfondira des aspects allant des occlusions aux métriques d'évaluation et au suivi d'objets en mouvement. Tout au long du cursus, les étudiants acquerront de nouvelles compétences qui leur permettront de manipuler efficacement les langages de programmation et de les appliquer à des projets pratiques de détection d'objets. En outre, le matériel pédagogique comprendra des études de cas axées sur la détection et le suivi des individus. En outre, le corps enseignant stimulera la recherche et le développement de nouvelles approches afin d'encourager les diplômés à mener à bien des processus d'innovation.  

En ce qui concerne la méthodologie du programme, TECH utilise le système révolutionnaire d'enseignement Relearning. En se basant sur la réitération des contenus essentiels pendant le cours académique, les étudiants réduiront les heures d'étude et de mémorisation si fréquentes dans d'autres systèmes pédagogiques. De cette manière, les spécialistes obtiendront un processus d'apprentissage naturel et progressif tout au long du programme. Les professionnels n'ont besoin que d'un dispositif numérique avec une connexion Internet pour visualiser, à tout moment de la journée, les ressources didactiques de cette proposition académique de premier ordre.

Vous développerez des projets innovants pour automatiser des tâches telles que l'identification des personnes et la sécurité dans les installations" 

Ce Certificat en Détection d'Objets par 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 Deep Learning, 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

Découvrez les dernières techniques en Mean Average Precision grâce à ce programme révolutionnaire"

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.   

Spécialisez-vous dans la Détection d'Objets et faites le saut dans des secteurs en pleine croissance tels que l'automobile ou la fabrication”

Grâce au système Relearning de TECH, vous ferez l'expérience d'un apprentissage progressif et autonome”

Grâce à 150 heures de formation, les diplômés intégreront dans leur pratique quotidienne les techniques les plus avancées en matière de Détection d'Objets par Vision Artificielle. Le syllabus fournira aux étudiants de multiples outils pour effectuer des mesures d'évaluation, y compris le Recall ou le Confidence Score. De cette manière, les diplômés mesureront l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique et des systèmes de vision par ordinateur dans des tâches spécifiques. En outre, le syllabus se penchera sur le Object Tracking pour suivre l'emplacement, la taille ou la forme d'un objet pendant qu'il se déplace dans une scène. 

Une formation de haute intensité qui mettra à jour vos connaissances dans un scénario réel, avec la rigueur scientifique maximale d'une institution de référence technologique"  

Module 1. Détection d'objets

1.1. Détection et suivi des objets

1.1.1. Détection d'objets
1.1.2. Cas d'utilisation
1.1.3. Suivi des objets
1.1.4. Cas d'utilisation
1.1.5. Occlusions, Rigid and no Rigid Poses

1.2. Mesures d'évaluation

1.2.1. IOU - Intersection Over Union
1.2.2. Confidence Score
1.2.3. Recall
1.2.4. Précision
1.2.5. Recall. Precision Curve
1.2.6. Mean Average Precision (mAP)

1.3. Méthodes traditionnelles

1.3.1. Sliding window
1.3.2. Viola detector
1.3.3. HOG
1.3.4. Non Maximal Supresion (NMS)

1.4. Datasets

1.4.1. Pascal VC
1.4.2. MS Coco
1.4.3. ImageNet (2014)
1.4.4. MOTA Challenge

1.5. Two Shot Object Detector

1.5.1. R-CNN
1.5.2. Fast R-CNN
1.5.3. Faster R-CNN
1.5.4. Mask R-CNN

1.6. Single Shot Object Detector

1.6.1. SSD
1.6.2. YOLO
1.6.3. RetinaNet
1.6.4. CenterNet
1.6.5. EfficientDet

1.7. Backbones

1.7.1. VGG
1.7.2. ResNet
1.7.3. Mobilenet
1.7.4. Shufflenet
1.7.5. Darknet

1.8. Object Tracking

1.8.1. Approches classiques
1.8.2. Filtres à particules
1.8.3. Kalman
1.8.4. Sort tracker
1.8.5. Deep Sort

1.9. Déploiement

1.9.1. Plateforme de calcul
1.9.2. Choix de la backbone
1.9.3. Choix de framework
1.9.4. Optimisation du modèle
1.9.5. Version du Modèle

1.10. Étude: Détection et Suivi des Personnes

1.10.1. Détection de personnes
1.10.2. Suivi des personnes
1.10.3. Ré-identification
1.10.4. Compter les personnes dans les foules

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"