Cette formation universitaire 100% en ligne vous permettra de vous plonger dans les Réseaux Adversariaux afin de générer les données les plus réalistes"

La Vision Artificielle est un domaine de l'Apprentissage Automatique d'une grande importance pour la plupart des entreprises technologiques. Cette technologie permet aux ordinateurs et aux systèmes d'extraire des informations significatives à partir d'images numériques, de vidéos et même d'autres données visuelles. Parmi ses nombreux avantages, on peut citer l'augmentation du niveau de précision pendant les processus de fabrication et l'élimination de l'erreur humaine. Ainsi, ces instruments garantissent une qualité maximale des produits tout en facilitant la résolution des problèmes au cours de la production. 

Compte tenu de cette réalité, TECH met au point un mastère spécialisé qui traitera en détail de la Vision par Ordinateur. Conçu par des experts en la matière, le programme d'études se penchera sur le traitement des images en 3D. À cet égard, la formation offrira aux étudiants les logiciels de traitement les plus avancés pour visualiser les données. Le programme mettra également l'accent sur l'analyse du Deep Learning, compte tenu de sa pertinence dans le traitement d'ensembles de données vastes et complexes. Cela permettra aux diplômés d'enrichir leurs procédures de travail habituelles avec des algorithmes et des modèles de pointe. En outre, le matériel pédagogique fournira un large éventail de techniques de vision par ordinateur utilisant différents cadres (y compris Keras, Tensorflow v2 Pytorch). 

Quant au format de cette formation universitaire, il est basé sur une méthodologie 100 % en ligne. La seule condition est que les diplômés disposent d'un appareil électronique avec accès à Internet (ordinateur, téléphone portable ou Tablette) pour accéder au Campus Virtuel. Ils y trouveront une bibliothèque remplie de ressources multimédias avec lesquelles ils renforceront leurs connaissances de manière dynamique. Il convient de noter que TECH utilise la méthodologie innovante du Relearning dans toutes ses formations, ce qui permettra aux étudiants d'assimiler les connaissances de manière naturelle, renforcées par des ressources audiovisuelles pour garantir qu'elles restent en mémoire et dans le temps.

Vous vous spécialiserez dans un domaine clé de la technologie future qui fera immédiatement progresser votre carrière" 

Ce mastère spécialisé en Vision Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en informatique et en vision industrielle.
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous souhaitez vous spécialiser dans les Métriques d'Évaluation? Cette formation vous permettra d'y parvenir en 12 mois seulement"

Le programme comprend, dans son corps enseignant, des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Vous utiliserez efficacement le Deep Learning pour résoudre les problèmes les plus complexes"

Vous accéderez à un système d'apprentissage basé sur la répétition, avec un enseignement naturel et progressif tout au long du programme"

Grâce à cette formation universitaire, les étudiants acquièrent une approche globale de la Vision Artificielle. Ainsi, les diplômés se tiendront au courant des derniers développements dans le domaine. Ils acquerront également de nouvelles compétences pour développer leur travail professionnel en utilisant les outils les plus avancés de l'Apprentissage Automatique. Cela leur permettra d'exécuter des algorithmes pour créer des solutions réelles et d'innover dans divers secteurs en plein essor, tels que les jeux vidéo ou la cybersécurité. 

Actualisez vos connaissances en Vision Artificielle grâce à des contenus multimédias innovants"

Objectifs généraux

• Obtenir une vision globale des dispositifs et du matériel utilisés dans le monde de la vision artificielle
• Analyser les différents domaines dans lesquels la vision est appliquée.
• Identifier où en sont actuellement les avancées technologiques en matière de vision
• Évaluer ce qui fait l'objet de recherches et ce que les prochaines années nous réservent
• Établir une base solide dans la compréhension des algorithmes et des techniques de traitement des images numériques
• Évaluer les techniques fondamentales de vision par ordinateur
• Analyser les techniques avancées de traitement des images
• Présentation de la librairie open 3D
• Analyser les avantages et les difficultés du travail en 3D plutôt qu'en 2D
• Présenter les réseaux neuronaux et examiner leur fonctionnement
• Analyser les mesures pour une bonne formation
• Analyser les mesures et outils existants
• Parcourir le pipeline d'un réseau de classification d'image
• Analyser les réseaux neuronaux de segmentation sémantique et leurs mesures

Objectifs spécifiques

Module 1. Vision artificielle

• Définir le fonctionnement du système de vision humain et la numérisation d'une image
• Analyser l’évolution de la vision artificielle
• Évaluer les techniques d'acquisition d'images
• Générer des connaissances spécialisées sur les systèmes d'éclairage comme facteur important lors du traitement d'une image
• Préciser quels systèmes optiques existent et évaluer leur utilisation
• Examiner les systèmes de vision 3D et la façon dont ces systèmes donnent de la profondeur aux images
• Développer les différents systèmes existants en dehors du champ visible par l'œil humain

Module 2. Applications et état de l'art

• Analyser l'utilisation de la vision artificielle dans les applications industrielles
• Déterminer comment la vision est appliquée dans la révolution des véhicules autonomes
• Déterminer comment la vision est appliquée dans la révolution des véhicules autonomes
• Développer des algorithmes de Deep Learning pour l'analyse médicale et de Machine Learning pour l'assistance en salle d'opération
• Analyser l'utilisation de la vision dans les applications commerciales
• Déterminer comment les robots ont des yeux grâce à la vision artificielle et comment elle est appliquée dans les voyages spatiaux
• Définir ce qui est la réalité augmentée et les champs d'utilisation
• Analyser la révolution du Cloud Computing
• Présenter l'état de l'art et ce que les années à venir nous réservent

Module 3. Traitement numérique des images

• Parcourir les librairies de traitement numérique d'images commerciales et libres
• Déterminer ce qu'est une image numérique et évaluer les opérations essentielles pour travailler avec elles
• Afficher les filtres dans les images
• Analyser l'importance et l'utilisation des histogrammes
• Afficher les outils permettant de modifier les images pixel par pixel
• Proposer des outils de segmentation d'image
• Analyser les opérations morphologiques et leurs applications
• Détermination de la méthodologie d'étalonnage des images
• Évaluer les méthodes de segmentation des images avec une vision conventionnelle

Module 4. Traitement numérique avancé des images

• Parcourir les filtres avancés de traitement numérique des images
• Détermination des outils d'analyse et d'extraction des contours
• Analyser les algorithmes de recherche d'objets
• Montrer comment travailler avec des images calibrées
• Analyser les techniques mathématiques pour l'analyse de géométrie
• Évaluer différentes options de composition d'images
• Développer interface utilisateur

Module 5. Traitement des images 3D

• Parcourir une image 3D
• Analyser le logiciel utilisé pour le traitement de données 3D
• Développer open3D
• Détermination des données pertinentes d'une image 3D
• Démonstration des outils d'affichage
• Définir des filtres pour la suppression du bruit
• Proposer des outils de Calcul Géométrique
• Analyser les méthodes de détection d'objets
• Évaluer les méthodes de triangulation et de reconstruction de scène

Module 6. Apprentissage profond

• Analyser les familles qui composent le monde de l'intelligence artificielle
• Compiler les principaux Frameworks de Deep Learning
• Définir les réseaux neuronaux
• Présenter les méthodes d'apprentissage des réseaux neuronaux
• Fonder les fonctions de coût
• Définir les fonctions d'activation les plus importantes
• Examiner les techniques de régularisation et de normalisation
• Développer des méthodes d'optimisation
• Introduire les méthodes d'initialisation

Module 7. Réseaux convolutifs et classification d'images

• Générer une expertise sur les réseaux neuronaux convolutifs
• Établir des paramètres d'évaluation
• Analyser les performances des CNN pour la classification d'images
• Évaluer le Data Augmentation
• Proposer des techniques pour éviter l’Overfitting
• Examiner les différentes architectures
• Compiler les méthodes d'inférence

Module 8. Détection d'objets

• Analyser le fonctionnement des réseaux de détection d'objets
• Examiner les méthodes traditionnelles
• Détermination des paramètres d'évaluation
• Identifier les principaux jeux de données utilisés sur le marché
• Proposer des architectures du type Two Stage Object Detector
• Analyser les Méthodes de Fine Tunning
• Examiner les différentes architectures Single Shoot
• Établir des algorithmes de suivi des objets
• Appliquer la détection et le suivi des humains

Module 9. Segmentation d'images avec deep learning

• Analyser le fonctionnement des réseaux de segmentation sémantique
• Évaluer les méthodes traditionnelles
• Examiner les paramètres d'évaluation et les différentes architectures
• Examiner les domaines vidéo et les points de nuage
• Appliquer les concepts théoriques à l'aide de différents exemples

Module 10. Segmentation Avancée des Images et Techniques Avancées de Vision par Ordinateur

• Générer des connaissances spécialisées sur la Manipulation outils
• Examiner la Segmentation sémantique en médecine
• Identifier la structure d'un projet de segmentation
• Analyser les Auto-codeurs
• Développer des Réseaux Génératifs Adversariens

Vous apprendrez des leçons précieuses à travers des cas réels dans des environnements d'apprentissage simulés"