MTI865 - Apprentissage profond pour la vision par ordinateur

Ce cours vise à décrire tous les détails du fonctionnement des réseaux de neurones profonds et leurs applications dans le domaine de la reconnaissance visuelle.

Au terme de ce cours, les étudiantes et les étudiants seront en mesure d’expliquer en détail le fonctionnement des réseaux de neurones convolutifs; de discuter des avantages et inconvénients de ces approches pour des applications en vision par ordinateur; de construire des systèmes basés sur des réseaux de neurones convolutifs et les utiliser pour créer des applications.

Introduction à l'apprentissage machine, rappels d'algèbre linéaire et de calcul différentiel, perceptron et son apprentissage, réseau de neurones et son apprentissage, fonctions d'activation, propagation avant et propagation arrière, problèmes de l'apprentissage, régularisation, fonctions de coût, problèmes avec les gradients, apprentissage semi-supervisé, apprentissage faiblement supervisé, autoapprentissage, classification d'images, segmentation d'images, interprétabilité des prédictions, apprentissage en continu.