Séminaires MATLAB et Simulink

Intelligence Artificielle pour les images


Présentation

Les techniques d’intelligence artificielle telles que le deep learning sont de plus en plus considérées comme des outils puissants pour résoudre de nombreux problèmes complexes dans de diverses applications en imagerie : la reconnaissance d’objets, la segmentation sémantique d’images hyper-spectrales, ou encore la détection et la segmentation des tumeurs dans des images médicales.

Lors de ce séminaire, nous explorerons en détail le workflow complet du développement d'un algorithme de deep learning pour les images. A l’aide d’exemples concrets dans l’imagerie médicale, nous aborderons ces différentes étapes du workflow :

  • Importation et gestion des gros jeux de données sans les charger dans la mémoire
  • Labélisation semi-automatisée des données
  • Conception des réseaux et entraînement par le biais de l’interface Deep Network Designer
  • Interopérabilité avec d’autres frameworks de deep learning (TensorFlow Keras, Caffe, ONNX, …)
  • Accélération de l’entraînement avec le calcul parallèle sur des clusters
  • Déploiement des réseaux

Points forts

  • Workflow complet du développement d’une application deep learning pour les images
  • Développement via des Interfaces Graphiques (« Apps »)
  • Interopérabilité avec d’autres frameworks de deep learning

Public concerné

Les Ingénieurs et les chercheurs qui s’intéressent ou qui travaillent dans le deep learning pour les images (avec un focus sur les images médicales)

À propos du/des présentateur(s)

Valerie Leung est ingénieur d’application chez MathWorks depuis 2012. Elle est spécialisée en vision par ordinateur et en apprentissage automatique pour les systèmes autonomes. Elle a obtenu son doctorat en Ingénierie Electrique et Electronique à l’University of Canterbury en Nouvelle-Zélande. Avant MathWorks, elle a travaillé en tant qu’ingénieur de recherche sur le développement des algorithmes pour les systèmes autonomes et sur des applications de vidéosurveillance chez BAE Systems (UK), à Kingston University à Londres, et à l’ONERA.

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