Python & Deep Learning & IA: reconnaissance d’images

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Cette formation vous permettra de comprendre la vision par ordinateur en classifiant des images. Donc nous allons découvrir les concepts théoriques et pratiques sur le deep learning, les réseaux de neurones, les réseaux de neurones convolutifs et nous allons réaliser 3 principaux projets: 1 – coder un perceptron de zéro: qui vous permettra de comprendre comment un modèle de deep learning marche, car nous allons coder un perceptron (réseau de neurone à une seule couche) sans utiliser tensorflow 2 – classification d’images multi classes: nous allons classifier des images d’articles de modes(sac, sandale, sneaker, tee-shirt etc..) en 10 classes différentes avec la base de donnée fashion-mnist et cette fois si avec tensorflow et keras et les réseaux de neurones convolutifs(nous obtiendrons une précision de 96%)3 – classification d’images binaire: nous allons classifier des images de chats et de chien avec une base de données de 3000 photos de chien et de chat. dans ce dernier projet nous allons apprendre plusieurs techniques comme l’augmentation d’image, et l’apprentissage par transfert. Avec les connaissances acquises dans ce cours vous allez pouvoir classifier n’importe qu’elle catégorie d’image et vous allez pouvoir vous lancez dans d’autres applications de la vision par ordinateur tels que la reconnaissance faciale, la détection d’émotion etc…