Python et Deep Learning: reconnaissance d'images de A à Z

En 2 heures, je vous apprends à créer un système de reconnaissance d'images efficace et applicable à vos images (comparateur de modèles de guitare original) Un environnement de travail moderne et simple d'utilisation (Google colab, Fast AI, Pytorch. ) Une partie théorique rapide puis une mise en pratique ou je partage mon code et mon écran Dans ce cours, je vous propose de créer votre propre système de reconnaissance d'images via des outils puissants de Deep Learning (Python, FastAi, Pytorch. ).

Après une introduction aux concepts du Deep Learning et des réseaux de neurones convolutifs, nous mettrons en place un modèle qui pourra classifier 2 modèles de guitares différents à partir de simples photos . Le cours se concentre davantage sur les aspects pratiques que les aspects théoriques du Deep Learning (pas de formules mathématiques compliquées mais une présentation détaillée de l'algorithme et du code. ).

Nous utiliserons un environnement de programmation Python et la puissance des librairies Pytorch et FastAi pour mettre en place notre modèle rapidement et efficacement. La méthodologie et l'algorithme développé pourront ensuite être utilisés pour l'adapter à vos propres images. Vous pourrez donc l'utiliser pour construire votre propre classificateur d'images.