Passer au contenu principal

Extraction et génération de contenu d’image à l’aide de l’apprentissage profond

À propos de cette formation

Durée

20 heures

Description

Vous ne savez pas par quelle autoformation commencer? Consultez le cheminement proposé afin de maximiser le développement de vos connaissances.

Vos activités professionnelles vous demandent d’identifier des composantes d’une image ou de générer des images de toutes pièces. Cette formation permettra aux participants d’acquérir les connaissances avancées leur permettant de réaliser des projets en vision numérique.

L’apprentissage profond s’est rapidement imposé comme une révolution de l’intelligence artificielle et est de plus en plus utilisé dans l’industrie. Dans un contexte de traitement des images par la vision numérique, l’utilisation des réseaux de neurones de l’apprentissage profond assure une classification performante des images.

Cette formation se veut axée sur la pratique, afin d’outiller le professionnel et le rendre opérationnel rapidement. Elle permettra aux participants d’acquérir les connaissances avancées leur permettant de comprendre les caractéristiques des techniques récentes en vision numérique afin d’en appliquer certaines dans un contexte d’extraction ou de génération d’image.


Objectif général

Amener le participant à être en mesure de traiter et générer des images et d’effectuer de l'apprentissage de tâches de segmentation sur ces données.

Objectifs

  • Définir une procédure d’entraînement d’un modèle d’apprentissage profond pour faire de la segmentation d'image
  • Définir une procédure d’entraînement d’un modèle d’apprentissage profond pour faire de la génération d'image
  • Construire un réseau de neurones favorable au traitement d’image à des fins de classifications en contexte semi-supervisé
  • Construire un réseau de neurones favorable au traitement d’image à des fins de segmentation
  • Construire un réseau de neurones favorable au traitement d’image à des fins de génération d'images

Clientèle cible

S’adresse aux professionnels de l’industrie œuvrant dans des postes liés à la programmation ou à l’exploitation de données.

Préalables

Formule d'enseignement

  • En ligne à votre rythme

    Autoformation

Que vais-je apprendre?

Contenu

Partie 1 : Introduction

Partie 2: Classification d’image semi-supervisée

  • Module 2.1 : Autoencodeur

Partie 3 : Interprétabilité et explicabilité des réseaux de neurones

  • Module 3.1 : Méthodes d’explicabilité avec CAM

Partie 4 : Segmentation de contenu dans des images et leurs classifications

  • Module 4.1 : Segmentation sémantique d’image
  • Module 4.2 : Détection d'objets dans des images
  • Module 4.3 : Détection d'objets dans des images par région

Partie 5 : Génération d’images

  • Module 5.1 : Génération de fausses images à l'aide des réseaux antagonistes génératifs
  • Module 5.2 : Réseaux antagonistes génératifs conditionnels
  • Module 5.3 : Traduction d'image à image à l'aide de réseaux antagonistes génératifs cohérents


Précisions sur la formation

Cette formation est une autoformation. Vous pouvez débuter votre apprentissage au moment où vous le souhaitez. La plateforme de la formation vous sera accessible pour une durée de 365 jours suivant votre première connexion à PAX.

Stratégies pédagogiques

Formation autonome en mode asynchrone par lectures, démonstration et exercices sur une plateforme d’apprentissage expérientielle (PAX).

PAX Expérience

PAX est une plateforme unique d’apprentissage novatrice, dite intelligente, qui regroupe des outils d’apprentissage adaptatifs et interactifs. Elle agit véritablement comme un tuteur intelligent permettant à l’apprenant d’apprendre par déduction en connaissant la nature et la source de ses erreurs.

Avantages distinctifs de PAX :

  • La théorie est exposée sous forme de modules multimédias interactifs
  • Des exercices interactifs permettent l'approfondissement des notions théoriques enseignées. Ceux-ci sont analysés par PAX, qui offre une rétroaction immédiate et individuelle afin d'aider le participant à corriger ses erreurs par déduction
  • Des quiz chronométrés permettent au participant de tester ses acquis autant de fois qu’il le désire
  • Un forum contextuel où les fils de discussions sont liés aux contenus (modules-exercices et quiz)
  • Un forum animé par des experts en Python

Découvrez tous les avantages de PAX Expérience : https://www.fsg.ulaval.ca/etudes/formation-continue/pax-experience/

Qui va m'accompagner?

Marc Parizeau

Professeur titulaire

David Beauchemin

Candidat au doctorat en informatique, Université Laval

Charles-Antoine Parent

Scientifique de données, baccalauréat en actuariat et maîtrise en IA

Frédérik Paradis

Expert en IA, Baseline

Dominique Pothier

Responsable aux Opérations, Expert en IA, Baseline

Christian Gagné

Professeur au département de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

Audrey Durand

Professeure adjointe, Faculté des sciences et de génie, Université Laval

Qui offre cette formation?

Pour développer vos compétences et élargir vos horizons professionnels, la Formation continue de la Faculté des sciences et de génie vous propose une offre de formation en constante évolution. Nous offrons des formations pour tous les besoins : perfectionnement court, formations plus longues ainsi que des formations en entreprise et sur mesure. Profitez de la flexibilité de nos formations et mettez vos compétences à jour grâce à notre offre de perfectionnement.

Pour tout savoir sur notre offre de formation