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Ce projet vous apprend à utiliser des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour détecter les globules blancs dans des images médicales. Vous apprendrez à concevoir, entraîner et intégrer des modèles de Deep Learning et d'IA dans une application de bureau, tout en maîtrisant le traitement d'images et l'optimisation des modèles.Le projet commence par une introduction au langage Python, couvrant les bases comme les structures de données, la programmation orientée objet (POO) et les bibliothèques pour l'analyse d'images et le Deep Learning. Vous découvrirez ensuite l'annotation d'images microscopiques, la génération de masques binaires pour la segmentation, et la conception du modèle CNN.Enfin, vous développerez une application de bureau intégrant le modèle pour une utilisation fluide et intuitive. Vous apprendrez également à utiliser TensorBoard pour visualiser les performances et ajuster les hyperparamètres afin d'optimiser les résultats. Ce projet permet également d'être adapté à d'autres applications de segmentation d'images (comme la détection d'objets). Ce projet guide les stagiaires de A à Z, étape par étape, pour garantir une compréhension complète de chaque étape, de la préparation des données à l'intégration du modèle. Des quizz sont inclus dans chaque module pour vérifier si les notions ont bien été assimilées avant de passer à l'étape suivante. Le code complet du projet est fourni avec des explications claires et concises pour chaque module, sous forme de notebook afin de faciliter l'apprentissage et la mise en pratique.

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