About this Course

Ce cours vous apprendra à créer des réseaux neuronaux convolutifs et à les appliquer aux données d'image. Grâce à l'apprentissage en profondeur, la vision par ordinateur fonctionne beaucoup mieux qu'il y a seulement deux ans, ce qui permet de nombreuses applications passionnantes allant de la conduite autonome en toute sécurité, à la reconnaissance faciale précise, à la lecture automatique des images radiologiques.
Vous allez:
-  Comprendre comment créer un réseau neuronal convolutif, notamment les variations récentes telles que les réseaux résiduels.
-  Savoir appliquer les réseaux convolutifs aux tâches de détection et de reconnaissance visuelles.
- Savoir utiliser le transfert de style neuronal pour générer de l'art.
- Être à même d'appliquer ces algorithmes à une variété d'images, de vidéos et d'autres données 2D ou 3D.

Il s'agit du quatrième cours de spécialisation d'apprentissage approfondi.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Intermediate Level

Approx. 20 hours to complete

French

Skills you will gain

Facial Recognition System
Object Detection
Statistical Classification
Stack (Abstract Data Type)

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Intermediate Level

Approx. 20 hours to complete

French

Instructors

Syllabus - What you will learn from this course

Week

1

Week 1

6 hours to complete

Fondements des réseaux neuronaux convolutifs

6 hours to complete

12 videos (Total 140 min), 4 readings, 3 quizzes

12 videos

Vision par ordinateur5m

Exemple de détection de contours11m

Plus de détection de contours7m

Padding9m

Déconvolutions rayées 9m

Convolutions sur volume10m

Une couche d'un réseau convolutif16m

Exemple de réseau convolutif simple8m

Couches de mise en commun10m

Exemple de CNN (Réseau neuronal convolutif)12m

Pourquoi des Convolutions ?9m

Entretien avec Yann LeCun27m

4 readings

Déconvolutions rayées *CORRECTION*1m

Exemple de réseau convolutif simple *CORRECTION*1m

Exemple de CNN *CORRECTION*1m

Pourquoi des Convolutions ? *CORRECTION*1m

1 practice exercise

Les bases de ConvNets30m

5 hours to complete

Modèles convolutifs profonds : études de cas

5 hours to complete

11 videos (Total 99 min), 1 reading, 2 quizzes

11 videos

Pourquoi consulter les études de cas ?3m

Réseaux classiques18m

ResNets7m

Pourquoi les ResNets fonctionnent9m

Réseaux en Réseaux et Convolutions 1x16m

Motivation du réseau de lancement10m

Réseau de lancement8m

Utilisation de la mise en œuvre Open-Source4m

Apprentissage par transfert8m

Augmentation des données9m

État de la vision informatique12m

1 reading

Motivation du réseau de lancement *CORRECTION*1m

1 practice exercise

Modèles convolutifs profonds30m

Week

2

Week 2

4 hours to complete

Détection d'objets

4 hours to complete

10 videos (Total 85 min), 2 readings, 2 quizzes

10 videos

Localisation d'objets11m

Détection de repère5m

Détection d'objets5m

Mise en œuvre convolutive des fenêtres coulissantes11m

Prévisions du champ de délimitation14m

Intersection sur l'union4m

Suppression non max8m

Boîtes d'ancrage9m

Algorithme YOLO7m

(Facultatif) Propositions régionales6m

2 readings

Mise en œuvre convolutive des fenêtres coulissantes *CORRECTION*1m

Algorithme YOLO *CORRECTION*1m

1 practice exercise

Algorithmes de détection30m

5 hours to complete

Applications spéciales : Reconnaissance faciale et transfert de style neuronal

5 hours to complete

11 videos (Total 76 min), 3 readings, 3 quizzes

11 videos

Qu'est-ce que la reconnaissance faciale ?4m

Apprentissage en un coup4m

Réseau siamois4m

Perte de triplet15m

Vérification faciale et classification binaire6m

Qu'est-ce que le transfert de style neuronal ?2m

Qu'est-ce que l'apprentissage approfondi de ConvNets ?7m

Fonction de coût3m

Fonction de coût du contenu3m

Fonction de coût de style13m

Généralisations 1D et 3D9m

3 readings

Perte de triplet *CORRECTION*1m

Vérification faciale et classification binaire *CORRECTION*1m

Coût du style *CORRECTION*1m

1 practice exercise

Applications spéciales : Reconnaissance faciale et transfert de style neuronal30m

Frequently Asked Questions

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

More questions? Visit the Learner Help Center.

Réseaux neuronaux convolutifs