Bootcamp Complet de Vision par Ordinateur avec PyTorch et Tensorflow

Aperçu

Apprenez la vision par ordinateur avec CNN, TensorFlow et PyTorch — Maîtrisez la détection d'objets de la base à l'avancé. Ce que vous apprendrez :

Maîtrisez les concepts de CNN des bases aux avancés avec TensorFlow et PyTorch.

Apprenez les modèles de détection d'objets comme YOLO et Faster R-CNN. Mettez en œuvre des projets de vision par ordinateur dans le monde réel étape par étape.

Acquérez une expérience pratique du prétraitement et de l'augmentation des données. Construisez des modèles CNN personnalisés pour diverses tâches de vision par ordinateur.

Maîtrisez l'apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés comme ResNet et VGG. Acquérez des compétences pratiques avec les bibliothèques TensorFlow et PyTorch.

Dans ce cours complet, vous maîtriserez les concepts fondamentaux et avancés de la vision par ordinateur, en vous concentrant sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les modèles de détection d'objets à l'aide de TensorFlow et PyTorch. Ce cours est conçu pour vous équiper des compétences requises pour créer des applications de vision par ordinateur robustes de A à Z.

Ce que vous apprendrez Au cours de ce cursus, vous acquerrez une expertise dans :

Introduction à la vision par ordinateur Comprendre les données d'image et leur structure. Explorer les valeurs de pixels, les canaux et les espaces de couleur.

Découvrir OpenCV pour la manipulation et le prétraitement des images. Fondamentaux de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur Introduction aux réseaux de neurones et concepts d'apprentissage profond.

Comprendre la rétropropagation et la descente de gradient. Concepts clés comme les fonctions d'activation, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation.

Réseaux de neurones convolutifs (CNN) Introduction à l'architecture CNN et ses composants. Comprendre les couches de convolution, les couches de pooling et les couches entièrement connectées.

Mettre en œuvre des modèles CNN en utilisant TensorFlow et PyTorch. Augmentation et prétraitement des données Techniques pour améliorer la performance du modèle grâce à l'augmentation des données.

Utilisation de bibliothèques comme imgaug, Albumentations et TensorFlow Data Pipeline. Apprentissage par transfert pour la vision par ordinateur Utiliser des modèles pré-entraînés tels que ResNet, VGG et EfficientNet.

Affiner et optimiser les modèles d'apprentissage par transfert. Modèles de détection d'objets Explorer des algorithmes de détection d'objets tels que :

YOLO (You Only Look Once) Faster R-CNN Mettre en œuvre ces modèles avec TensorFlow et PyTorch.

Techniques de segmentation d'images Comprendre la segmentation sémantique et d'instances. Mettre en œuvre des modèles U-Net et Mask R-CNN.

Projets et applications du monde réel Construire des projets de vision par ordinateur pratiques tels que :

Système de détection et de reconnaissance faciale. Détection d'objets en temps réel avec intégration de webcam.

Pipelines de classification d'images avec déploiement. Qui devrait s'inscrire ?

Ce cours est idéal pour :

Les débutants souhaitant débuter leur parcours de vision par ordinateur. Les data scientists et ingénieurs ML souhaitant élargir leur ensemble de compétences.

Les praticiens IA cherchant à maîtriser les modèles de détection d'objets. Les chercheurs explorant les techniques de vision par ordinateur pour des projets académiques.

Les professionnels recherchant une expérience pratique dans le déploiement de modèles de CV. Prérequis Avant de vous inscrire, assurez-vous d'avoir :

Des connaissances de base en programmation Python.

Une familiarité avec les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique. Une compréhension de base de l'algèbre linéaire et du calcul.

Apprentissage pratique avec des projets réels Ce cours met l'accent sur l'apprentissage pratique à travers des projets concrets. Chaque module comprend des exercices de codage, des implémentations de projets et des exemples du monde réel pour vous assurer d’acquérir des compétences précieuses.

À la fin de ce cours, vous serez capable de construire, entraîner et déployer des modèles de vision par ordinateur utilisant TensorFlow et PyTorch en toute confiance. Que vous soyez un débutant ou un praticien expérimenté, ce cours vous dotera de l'expertise nécessaire pour exceller dans le domaine de la vision par ordinateur.

Inscrivez-vous maintenant et portez vos compétences en vision par ordinateur à un niveau supérieur !

Programme

• **Introduction à la Vision par Ordinateur**
Comprendre les données d'image et leur structure
Explorer les valeurs de pixels, les canaux et les espaces colorimétriques
Apprendre à utiliser OpenCV pour la manipulation et le prétraitement des images
• **Fondamentaux de l'Apprentissage Profond pour la Vision par Ordinateur**
Introduction aux Réseaux Neuraux et concepts de l'Apprentissage Profond
Comprendre la rétropropagation et la descente de gradient
Concepts clés comme les fonctions d'activation, les fonctions de perte, et les techniques d'optimisation
• **Réseaux Neuraux Convolutifs (CNN)**
Introduction à l'architecture des CNN et ses composants
Comprendre les couches de convolution, de pooling, et complètement connectées
Implémentation de modèles CNN avec TensorFlow et PyTorch
• **Augmentation et Prétraitement de Données**
Techniques pour améliorer les performances des modèles grâce à l'augmentation de données
Utilisation de bibliothèques comme imgaug, Albumentations et TensorFlow Data Pipeline
• **Apprentissage par Transfert pour la Vision par Ordinateur**
Utiliser des modèles pré-entraînés tels que ResNet, VGG et EfficientNet
Ajuster et optimiser les modèles d'apprentissage par transfert
• **Modèles de Détection d'Objets**
Explorer les algorithmes de détection d'objets comme YOLO (You Only Look Once) et Faster R-CNN
Implémentation de ces modèles avec TensorFlow et PyTorch
• **Techniques de Segmentation d'Image**
Comprendre la segmentation sémantique et par instance
Implémentation des modèles U-Net et Mask R-CNN
• **Projets Réels et Applications**
Construction de projets pratiques de vision par ordinateur tels que :
Système de détection et reconnaissance de visages
Détection d'objets en temps réel avec intégration de webcam
Pipelines de classification d'image avec déploiement
• **Apprentissage Pratique par des Projets Réels**
Exercices de codage et mises en œuvre de projets
Exemples du monde réel et pratique
• **Qui Devrait S'inscrire ?**
Débutants souhaitant commencer leur parcours en vision par ordinateur
Scientifiques des données et ingénieurs en ML voulant élargir leurs compétences
Praticiens de l'IA visant à maîtriser les modèles de détection d'objets
Chercheurs explorant des techniques de vision par ordinateur pour des projets académiques
Professionnels cherchant une expérience pratique dans le déploiement de modèles CV
• **Prérequis**
Connaissance de base de la programmation en Python
Familiarité avec les concepts fondamentaux de l'apprentissage machine
Compréhension de base de l'algèbre linéaire et du calcul

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Enseigné par

Krish Naik, Sourangshu Pal, Monal kumar and KRISHAI Technologies Private Limited

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Sujets

Informatique