Qu'est-ce que le deep learning et quel est son rôle dans la révolution de la vision artificielle ?
Au cours de cette journée, TECNALIA présentera les ingrédients nécessaires au développement de modèles de vision artificielle basés sur le deep learning, moyennant l’identification des points clés pour obtenir des modèles ayant les meilleures performances possibles.
- Tout ceci dans une perspective de développement de modèles pour des applications de vision artificielle du monde réel : industrie, santé, agriculture, etc.
- TECNALIA présentera également des cas d'utilisation réels de la vision artificielle dans lesquels le deep learning a été la clé du développement d'une solution efficace.
- On y abordera les défis futurs de cette technologie (applications à faible disponibilité de données ou de notes, modèles fiables, temps réel, dérive des modèles, etc.)
Public cible
- Toute personne intéressée par le fonctionnement de la technologie qui permet la révolution actuelle de l’intelligence artificielle et de la vision artificielle.
- Tous ceux qui souhaitent exploiter les données dont ils disposent dans leur entreprise pour améliorer leurs processus mais ne savent pas comment s’y prendre.
Programme
- Qu'est-ce que la vision artificielle et pourquoi le deep learning est-il important pour son développement ?
- Sur quoi se base le deep learning ? Pourquoi maintenant ?
- Ingrédients pour le développement de modèles de vision artificielle basés sur le deep learning et clés du succès
- Flux de travail typique dans le développement de modèles de deep learning
- Exemples de réussite
- Enjeux futurs
Intervenant
- Laura Gómez, diplômée en ingénierie des technologies de télécommunication (2017) par l'école d'ingénierie de Bilbao (UPV/EHU). Elle détient le Prix exceptionnel de fin d’études et de Master en ingénierie de télécommunication (2019) par la même université. Elle a réalisé son projet de fin d'études au sein du groupe de recherche BioRes de l'école d'ingénierie de Bilbao dans le domaine du traitement de signaux biomédicaux. Au cours de sa dernière année de master, elle a rejoint le groupe de recherche Computer Vision de TECNALIA, où elle a réalisé sa thèse de fin de Master. Depuis, elle est chercheuse.
- Pendant tout ce temps, elle a travaillé au développement de modèles d'apprentissage profond axés sur la vision artificielle. Elle a participé activement au développement de solutions pour des multinationales telles que BASF dans le cadre de contrats de recherche privés. En outre, elle travaille actuellement à sa thèse de doctorat sur les méthodes semi-supervisées pour des modèles d'apprentissage profond dans le domaine de l'imagerie. Elle est titulaire de quatre brevets européens et internationaux.