L'inspection visuelle et l'imagerie médicale sont deux applications qui visent à trouver tout ce qui est inhabituel dans les images. Dans ce cours, vous entraînerez et calibrerez des modèles spécialisés appelés détecteurs d'anomalies pour identifier les défauts. Vous utiliserez également des techniques avancées pour surmonter les défis courants liés aux données grâce au Deep learning. L'étiquetage assisté par l'IA est une technique permettant d'étiqueter automatiquement les images, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent lorsque vous avez des dizaines de milliers d'images. Si vous avez trop peu d'images, vous générerez des images d'entraînement synthétiques en utilisant l'Augmentation des données pour les situations où l'acquisition de plus de données est coûteuse ou impossible.À la fin de ce cours, vous serez en mesure de :

- Entraîner des modèles de détection d'anomalies - Générer des images synthétiques d'entraînement en utilisant l'augmentation des données - Utiliser l'annotation assistée par l'IA pour étiqueter des images et des fichiers vidéo - Importer des modèles à partir d'outils tiers comme PyTorch - Décrire des approches pour utiliser votre modèle en dehors de MATLAB Pendant toute la durée du cours, vous aurez un accès gratuit à MATLAB, un logiciel utilisé par les meilleurs employeurs dans le monde entier. Les cours s'appuient sur les applications utilisant MATLAB, de sorte que vous passez moins de temps à coder et plus de temps à appliquer les concepts de Deep learning.