Machine Learning - Deep Learning pour l'analyse d'images

• Stage
•   Actions régionales
•   Techniques spécifiques

Objectifs

Machine Learning et Deep Learning pour l’analyse d’images : outils et logiciels avec GUI

Programme

Jour 1 : Machine Learning (T.Boudier & F. Brau)

- Introduction au Machine Learning et Deep Learning
- Les logiciels disponibles en ML et cas d’usage : Weka, Ilastik
- Machine Learning (classification, clustering)
- Session pratique Weka labkit / Ilastik – Fiji
- Deep Learning : apprentissage supervisé, réseaux de neurones, modèles, architectures avancées (réseaux convolutifs et génératifs) (NN, CNN, UNET)
- Session pratique StarDist / Fiji / DeepImageJ / Zoo
- Les logiciels disponibles en DL et cas d’usage : DeepImageJ, starDist, Cellpose…

Jour 2 : Deep Learning
- Installation Cellpose sur les machines de la délégation en avance puis démo installation Cellpose
- Google Collab entraînement ou utilisation d'un réseau pré-entraîné ZeroCost. Avoir un compte Google
- Utilisation pratique du DL en classification / segmentation : limites, avantages, inconvénients, précautions