Niveau d'étude
BAC +5 / master
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Objectifs
Cet enseignement a pour objectif d’introduire les concepts principaux du traitement d’images pour les mettre en œuvre via des outils logiciels libres standards (Scikit image Python, imageJ, Illastik, Knime, ...) sur des questions variées. A l’issue du cours, les étudiants devront être capables de construire un «pipeline» de traitement d’images pour réaliser de l’apprentissage machine basé expert ou par réseau de neurones profonds.
Heures d'enseignement
- CMCours magistral12h
- TPTravaux pratique12h
Pré-requis obligatoires
Notions et contenus :
- Contenus des cours de - -S3-M2 DS « Statistique en Grande Dimension et Apprentissage » et « Bases de Données Avancées-Big Data ».
Compétences :
- Traitement des données avec Python.
- Bases sur les réseaux de neurones.