Dévoiler des informations sur les propriétés et les lieux avec la vision par ordinateur basée sur l'apprentissage profond.

Aperçu

Explorez comment la vision par ordinateur en apprentissage profond dévoile des informations sur les lieux magnifiques, les préférences en matière de propriétés, et le bien-être sociétal, avec des applications dans l'immobilier et l'analyse environnementale.

Programme

• Introduction à l'apprentissage profond et à la vision par ordinateur
Aperçu des concepts d'apprentissage profond
Introduction à la vision par ordinateur et ses applications
• Bases des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN)
Architecture et composants des CNN
Entraînement des CNN pour la reconnaissance d'images
• Prétraitement des données d'image
Techniques d'amélioration des données d'image
Stratégies d'augmentation des données
• Extraction de caractéristiques d'images
Compréhension des caractéristiques d'image
Outils et bibliothèques pour l'extraction de caractéristiques
• Apprentissage profond pour la classification d'images
Construction de modèles pour classer des lieux et des propriétés
Évaluation de la performance des modèles
• Détection d'objets dans les images
Introduction aux modèles de détection d'objets
Applications dans l'immobilier: Identification de propriétés et monuments
• Segmentation sémantique pour l'analyse environnementale
Techniques de segmentation d'images
Application à l'analyse des données géographiques et environnementales
• Analyse des attributs esthétiques et sociaux des lieux
Utilisation de l'apprentissage profond pour évaluer la beauté dans les images
Compréhension des préférences sociétales à travers les données visuelles
• Applications immobilières
Prédiction des valeurs immobilières via les données visuelles
Amélioration des annonces immobilières avec la vision par ordinateur
• Informations sur le bien-être environnemental et sociétal
Évaluation de la santé environnementale à l'aide de la vision par ordinateur
Connexion des données visuelles au bien-être sociétal et à la planification urbaine
• Considérations éthiques et biais dans la vision par ordinateur
Aborder le biais dans les données d'entraînement
Implications éthiques de l'analyse des données visuelles
• Outils et cadres pour le développement
Aperçu des cadres d'apprentissage profond populaires
Sessions pratiques de laboratoire utilisant des outils comme TensorFlow et PyTorch
• Avenues futures dans l'apprentissage profond et la vision par ordinateur
Tendances émergentes et innovations
L'impact futur de la vision par ordinateur sur les propriétés et les lieux
• Projet et conclusion du cours
Projet de fin d'études : Analyser un jeu de données réel
Résumé des points clés et des ressources supplémentaires pour l'exploration

Sujets

Conférences