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# Master 2 ID3D et IA - UE Apprentissage Machine Et Image (3 ECTS)
Responsables de l'enseignement : [Alexandre Meyer](http://liris.cnrs.fr/alexandre.meyer),
[Julie Digne](http://liris.cnrs.fr/jule.digne)
et [Nicolas Bonneel](http://liris.cnrs.fr/nicolas.bonneel) - LIRIS, Université Lyon 1
<p style="text-align:justify;">Il s'agit d'une UE optionnelle de la 2ère année du Master d'Informatique parcours IA et ID3D de l'Université Lyon 1. Les cours ont lieu au semestre 1 (automne). L'objectif de l'UE est de donner les bases en apprentissage machine (notamment apprentissage profond) pour les problèmes d'images. Le cours présentera d'abord les problèmes classiques liés à l’image comme la classification, l'extraction d'informations, la reconnaissance de formes, le suivi, la segmentation, etc. Un large panel des différents types de réseaux (CNN, auto-encoder, LTSM, GAN, etc.) sera donné, ainsi que leurs applications à des problèmes élaborés allant de l’édition (super-résolution, transfert de motifs, de palettes) jusqu’aux méthodes génératives (génération de visages, de maillage, d’animations, de textures, etc.) plus ou moins guidé par l’utilisateur.
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[Les slides de la présentation des options sont ici.](doc/MLImage_PresOption.pdf)
### Deep learning et images (A. Meyer)
* Les bases de l'apprentissage profond : espace latent, régularisation, etc.
* CNN, Autoencodeur
* Segmentation : U-Net
* Tracking : YOLO
* Capture du squelette (type OpenPose, XNect, etc.)
* Notion de transformer/attention pour la reconnaissance
* GAN pour l'image
* Traitement de nuage de points (pointNet, etc.)
* Traitement de maillage (MeshConv, etc.)
### Transport optimal (N. Bonneel)
* Introduction au transport optimal