Descriptif
Cet enseignement présente les concepts et la mise en pratique de la reconnaissance et de la classification d'images par des techniques de deep learning.
Objectifs pédagogiques
Les objectifs prédagogiques sont :
- reconnaître les principales opérations réalisées sur une image ;
- utiliser des outils mathématiques et des algorithmes dédiés à l’imagerie ;
- maîtriser les principes de l’apprentissage profond : conception, réalisation et évaluation ;
- développer un modèle d’apprentissage profond de la conception du data set à l’évaluation des performances du modèle obtenu.
Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Validé / non validéPour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi
L'UE est acquise si Note finale >=- ECTS Supplément au diplôme acquis : 1
Programme détaillé
Les premières séances sont dédiées à l'acquisition de connaissance de base sur la constitution d'une image et de ses différents traitements.
Les différentes approches du Deep Learning sont présntées : du réseaux multicouches jusq'aux réseaux de convolution.
Chaque séance est composée d'une séquance théorique et d'une séquance pratique (codage ou utilisation de code MATLAB).
Les dernières séances consistent en un travail en binôme pour le développement d’un modèle spécifique d’apprentissage profond qui sera évalué. Selon le nombre d’apprenants, l’évaluation pourra prendre la forme d’une soutenance orale.