Ia et création d'image : traitement d'images par intelligence artificielle avec keras, pytorch, opencv

• Comprendre et maîtriser les principes de base du traitement d'images en utilisant les bibliothèques Keras, Pytorch et OpenCV
• Développer des modèles de réseau de neurones convolutifs (CNN) pour le traitement d'images en utilisant Keras et Pytorch
• Appliquer les techniques de prétraitement et d'augmentation d'images dans le contexte des projets d'apprentissage automatique
• Mettre en œuvre des applications de détection d'objets et de reconnaissance de formes avec OpenCV
• Évaluer et optimiser les performances des modèles de traitement d'images pour assurer leur fiabilité et leur efficacité.

1. INTRODUCTION AU TRAITEMENT D'IMAGES ET À L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

• Comprendre le traitement d'images
• Introduction à l'apprentissage automatique
• Vue d'ensemble de Keras, PyTorch et OpenCV

2. PROJET TENSORFLOW

• Historique et fonctionnalités de TensorFlow
• Comprendre l'architecture distribuée et les plateformes supportées
• Apprendre à installer TensorFlow
• Comprendre les tenseurs : types de données et dimensions

3. MAÎTRISE DE TENSORFLOW

• Gestion des variables et de leur persistance dans TensorFlow
• Modélisation des calculs et des dépendances avec des graphes
• Optimisation des calculs dans TensorFlow
• Calculs distribués : différents types de stratégies (synchrone ou asynchrone)
• Stockage centralisé des données ou dupliqué sur différents CPU
• Distribution sur des GPUs
• Utilisation de TPUs

4. PRÉSENTATION DES RÉSEAUX DE NEURONES

• Principe des réseaux de neurones
• Types de couches : denses, convolutives et d'activation
• Fonctionnement des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
• Comprendre la descente de gradient
• Multi-Layer Perceptron

5. UTILISATION DE KERAS

• Création et entraînement d'un réseau de neurones avec Keras
• Classification d'images à l'aide de Keras
• Architectures des réseaux convolutifs et réseaux ImageNet
• Détection d'Objets Avancée : Des R-CNN aux Détecteurs "Single-Shot" (SSD)
• Démonstrations des opérations de convolution

6. CLASSIFICATION D'IMAGES AVEC KERAS

• Notion de classification, cas d'usage
• Démonstrations sur les convolutions
• Optimisation des performances d'un modèle
• Visualisation avec Tensorboard
• Choix des hyper-paramètres avec Keras Tuner
• Utilisation de checkpoints

7. DÉTECTION D'OBJETS AVEC OPENCV ET IA

• Principes de la détection d'objets
• Types de modèles de détection d'objets (classificateurs en cascade, YOLO, SSD, Faster R-CNN)
• Utilisation de la bibliothèque OpenCV pour la vision par ordinateur
• Charger et afficher les images avec OpenCV
• Utilisation des classificateurs en cascade d'OpenCV pour détecter des objets
• Découverte des modèles IA pré-entraînés pour la détection d'objets
• Comparaison des modèles de détection d'objets : YOLO, SSD, Faster R-CNN
• Sélection du modèle de détection d'objets adapté aux besoins de l'application

8. SEGMENTATION D'IMAGES AVEC PYTORCH

• Principes de la segmentation d'images
• Création d'un modèle de segmentation convolutif avec PyTorch
• Préparation des données d'entraînement pour la segmentation
• Entraînement et évaluation des performances du modèle

9. GÉNÉRATION D'IMAGES AVEC LES GAN

• Découverte des réseaux génératifs adverses (GAN)
• Création d'un modèle GAN simple avec PyTorch

10. POUR ALLER PLUS LOIN

• Mise en perspective des applications possibles
• Échanges sur des cas concrets d'application de l'IA pour le traitement des images
• Perspectives d'approfondissement et de spécialisation.