Introduction au Deep Learning (Deep Learning Onramp)
Ce cours gratuit de deux heures propose un tour d’horizon interactif des différentes méthodes de Deep Learning sous un angle pratique. Vous apprendrez à utiliser les techniques de Deep Learning disponibles dans MATLAB®pour la reconnaissance d’images.
Prérequis : MATLAB Onramp ou une connaissance de base de MATLAB
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Tutoriels vidéo
Exercices pratiques avec évaluations et commentaires automatisés
Formations disponibles en anglais et japonais
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1.
Introduction
Familiarisez-vous avec ce cours et les concepts du Deep Learning.
- Le Deep Learning pour la reconnaissance d’images
- Présentation du cours
2.
Utilisation de réseaux préentraînés
Classifier les images à l’aide d’un réseau déjà créé et entraîné.
- Exemple - Identifier des objets dans des images
- Réaliser des prédictions
- Architecture CNN
- Examiner les prédictions
- Datastores pour les image
3.
Gestion des collections de données
Importer des dossiers d'images et les rendre utilisables avec un réseau donné.
- Banque d'images
- Préparation des images à utiliser comme entrée
- Traitement des images dans un magasin de données
- Créer un magasin de données à l'aide de sous-dossiers
4.
Apprentissage par transfert
Utilisez de nouvelles données pour modifier un réseau préentraîné et classifier des images dans de nouvelles classes.
- Qu’est-ce que l’apprentissage par transfert ?
- Composants requis pour l’apprentissage par transfert
- Préparation des données d’apprentissage
- Modification des couches du réseau
- Configuration des options d’apprentissage
- Apprentissage du réseau
- Évaluation des performances
- Récapitulatif sur l’apprentissage par transfert
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