Ce cours vous apprendra à créer des réseaux neuronaux convolutifs et à les appliquer aux données d'image. Grâce à l'apprentissage en profondeur, la vision par ordinateur fonctionne beaucoup mieux qu'il y a seulement deux ans, ce qui permet de nombreuses applications passionnantes allant de la conduite autonome en toute sécurité, à la reconnaissance faciale précise, à la lecture automatique des images radiologiques.
Réseaux neuronaux convolutifs
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Convolutional Neural Networks
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Network Architecture
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Français
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
Apprendre à mettre en œuvre les couches de base des CNN (mise en commun, convolutions) et à les empiler correctement dans un réseau profond pour résoudre les problèmes de classification d'images multi-classes.
Inclus
12 vidéos4 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Découvrir les astuces pratiques et les méthodes utilisées dans les CNN profonds directement à partir des articles de recherche.
Inclus
11 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Apprendre à appliquer vos connaissances des CNN à l'un des domaines les plus difficiles mais les plus sensibles de la vision par ordinateur : Détection d’objets.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Découvrez comment les CNN peuvent être appliqués à plusieurs domaines, y compris la génération d'art et la reconnaissance faciale. Mettez en œuvre votre propre algorithme pour générer de l'art et reconnaître les visages !
Inclus
11 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
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