Bootcamp Complet de Vision par Ordinateur avec PyTorch et Tensorflow

Aperçu

Learn Computer Vision with CNN, TensorFlow, and PyTorch — Master Object Detection from Basics to Advanced What you'll learn:

Master CNN concepts from basics to advanced with TensorFlow & PyTorch.Learn object detection models like YOLO and Faster R-CNN.Implement real-world computer vision projects step-by-step.Gain hands-on experience with data preprocessing and augmentation.Build custom CNN models for various computer vision tasks.Master transfer learning with pre-trained models like ResNet and VGGGain practical skills with TensorFlow and PyTorch libraries In this comprehensive course, you will master the fundamentals and advanced concepts of computer vision, focusing on Convolutional Neural Networks (CNN) and object detection models using TensorFlow and PyTorch. This course is designed to equip you with the skills required to build robust computer vision applications from scratch.What You Will LearnThroughout this course, you will gain expertise in:

Introduction to Computer VisionUnderstanding image data and its structure.Exploring pixel values, channels, and color spaces.Learning about OpenCV for image manipulation and preprocessing.Deep Learning Fundamentals for Computer VisionIntroduction to Neural Networks and Deep Learning concepts.Understanding backpropagation and gradient descent.Key concepts like activation functions, loss functions, and optimization techniques.Convolutional Neural Networks (CNN)Introduction to CNN architecture and its components.Understanding convolution layers, pooling layers, and fully connected layers.Implementing CNN models using TensorFlow and PyTorch.Data Augmentation and PreprocessingTechniques for improving model performance through data augmentation.Using libraries like imgaug, Albumentations, and TensorFlow Data Pipeline.Transfer Learning for Computer VisionUtilizing pre-trained models such as ResNet, VGG, and EfficientNet.Fine-tuning and optimizing transfer learning models.Object Detection ModelsExploring object detection algorithms like:

YOLO (You Only Look Once)Faster R-CNNImplementing these models with TensorFlow and PyTorch.Image Segmentation TechniquesUnderstanding semantic and instance segmentation.Implementing U-Net and Mask R-CNN models.Real-World Projects and ApplicationsBuilding practical computer vision projects such as:

Face detection and recognition system.Real-time object detection with webcam integration.Image classification pipelines with deployment.Who Should Enroll?This course is ideal for:

Beginners looking to start their computer vision journey.Data scientists and ML engineers wanting to expand their skill set.AI practitioners aiming to master object detection models.Researchers exploring computer vision techniques for academic projects.Professionals seeking practical experience in deploying CV models.PrerequisitesBefore enrolling, ensure you have:

Basic knowledge of Python programming.Familiarity with fundamental machine learning concepts.Basic understanding of linear algebra and calculus.Hands-on Learning with Real ProjectsThis course emphasizes practical learning through hands-on projects.

Each module includes coding exercises, project implementations, and real-world examples to ensure you gain valuable skills.By the end of this course, you will confidently build, train, and deploy computer vision models using TensorFlow and PyTorch. Whether you are a beginner or an experienced practitioner, this course will empower you with the expertise needed to excel in the field of computer vision.Enroll now and take your computer vision skills to the next level!

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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Matières

Computer Science