Classez et segmentez des données visuelles

Resumen

¡Bienvenido al curso de visión por computadora! En este curso, aprenderás a clasificar imágenes utilizando algoritmos de Machine Learning, en particular el aprendizaje supervisado (enfoque más tradicional) y el Deep Learning (enfoque muy moderno).

La primera parte te permitirá adquirir los fundamentos en procesamiento de imágenes, especialmente las operaciones de suavizado con filtros.

En una segunda parte, descubrirás la noción fundamental de características en visión, y estudiarás los métodos clásicos de detección y descripción de características. Entonces podrás desarrollar tu primer algoritmo de clasificación de imágenes, entrenando un algoritmo de aprendizaje supervisado en las características extraídas.

Finalmente, la tercera parte está dedicada a las famosas redes neuronales convolutivas (CNN), que hoy en día son los algoritmos más eficientes para clasificar imágenes.

Requisitos previos:

Este curso forma parte de la ruta de Científico de Datos. Se sitúa en la intersección de las matemáticas y la informática.

Para aprovecharlo al máximo, no dudes en refrescar tu memoria, antes o durante el curso, sobre:

• Python para el cálculo numérico (numpy) y la creación de gráficos (pyplot), que utilizaremos en las partes prácticas del curso
• Algunas nociones de álgebra lineal:

  manipulación de vectores, multiplicaciones de matrices, normas y valores/vectores propios

• Algunas nociones de probabilidad y estadística, tales como la distribución de una ley de probabilidad y la varianza
• Métodos supervisados lineales
• Métodos supervisados no lineales, en particular las redes neuronales

Enseñado por

Pascal Monasse and Kimia Nadjahi

Asignaturas