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Deep Learning en Vision (UE: DLV)
Informations Générales
Responsable Mohamed Daoudi
Semestre S3
Enseignement Obligatoire -- Présentiel
UEs pré-requises AIV1
Modalités d’évaluation CC+CT
Structure ECTS
Élément de cours Deep Learning en Vision
Unité d’enseignement DLV 3
Bloc de compétence Intelligence Artificielle
Répartition horaire CM CTD TD TP à distance total
Heures encadrées 12 12 24
Heures Projet
Travail Personnel 24
Stage

dernière modification : 28/06/2022 à 10:05:48

Objectifs

L’objectif de cette UE est de présenter les fondamentaux du Deep Learning appliqués à la vision par ordinateur.

Programme succinct

  • Introduction à l’apprentissage automatique
  • La régression linéaire à une variable
    • Fonction coût
    • Minimisation d’une fonction coût
    • Méthode du gradient
    • Algorithme itératif basé sur la méthode gradient
  • Présentation du Deep Learning
    • Introduction à la vision par ordinateur
    • Présentation de technologies de vision par ordinateur
    • Réseaux de neurones (rétro-propagation du gradient, réseaux à convolutions, modèles génératifs (GAN), récurrence, multicouches)
    • Modèles génératifs (GAN)
    • Algorithmes d’augmentation artificielle des données
    • Mise en œuvre logicielle sur des ordinateurs à haute capacité de calcul
  • Développement d’applications de vision par ordinateur (Reconnaissance des émotions, Reconnaissance des objets).

Compétences

  • Maîtrise des techniques d’apprentissage profond.


dernière modification : 28/06/2022 à 10:05:48