Public : Ingénieur, data-scientist, chercheur
Durée : Deux jours
Pré-requis : Fondamentaux en architecture logicielle et en mathématiques.
Tarif : 600€ par élève et par jour (min. 3 élèves)
Un des champs d'application privilégiés du Deep Learning est le traitement de l'image. C'est sur des problèmes de classification que ce domaine s'est révélé depuis 2012, et toutes les principales innovations d'application ou d'architecture ont été dans un premier temps dédiées à l'interprétation ou à la transformation d'images. Cette formation vise à présenter les principales approches et, pour chacune, les algorithmes et architectures fondamentales jusqu'à une sélection d'états de l'art.
Les thèmes abordés vont de la classification ou la segmentation à la transformation d'images en abordant les problématiques de génération d'analyses orientées à partir de texte. Deux points d'attention sont proposés concernant l'utilisation de réseaux convolutionnels sur un périphérique mobile, ou les outils existant en interprétation de modèles entraînés.