L’apprentissage profond pour la recherche et la classification des images basé sur le cloud
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
L’apprentissage profond pour la recherche et la classification des images basé sur le cloud |
SPECIALITE |
Réseaux et Télécommunication |
Page de garde:
Sommaire:
Chapitre I introduction générale
I.1. Introduction:
1.2. L’objectif:
1.3. Approche proposée
I.4. Plan de lecture:
Chapitre II
Classification des Images.
II.1. Introduction :
II.2.Définition de la classification
II.3. L’objectif de la classification:
II.4. Les différentes méthodes de la classification et l’apprentissage:.
II.4.1. Méthodes supervisées :.
II.4.2. Méthodes non-supervisées :.
II.5. Classification des images et l’apprentissage automatique
II.6. Classification des images et les réseaux de neurones
II.7. Conclusion:
Chapitre III Deep Learning
III.1.Introduction:
III.2.Définition apprentissage profond << Deep Learning » :
III.3.Domaines d’application de l’apprentissage profond :.
III.4.Architectures de réseaux de neurones profonds:
III.4.1. Architecture d’un CNN:
III.4.2. Couches de traitement de CNN:
III.4.2.1La couche de convolution (CONV) :.
III.4.2.2.Couche de Pooling (POOL):.
III.4.2.3.Couche de correction (ReLU):
III.4.2.4.Couche entièrement connectée (FC)
III.4.2.5.Couche de perte (LOSS) :.
III.5. Exemples de modèles de CNN:.
III.6.
Avantages de CNNs:.
III.7.
Conclusion:
Chapitre IV.
Cloud Computing
IV.1.
Introduction:.
IV.2. Définition de Cloud Computing :
IV.3.
Types de Cloud Computing:
IV.3.1. Cloud privé :
IV.3.2. Cloud de Communauté :
IV.3.3. Cloud Public :
IV.3.4. Cloud Hybride :
IV.4.
Modèle d’application de Cloud Computing
IV.4.1. La phase stratégique :.
IV.4.1.1.La proposition de calcul de valeur :
IV.4.1.2.Le Cloud stratégie :.
IV.4.2. La phase de planification :
IV.4.3. La phase de déploiement :.
IV.5.Les services du Cloud Computing:
IV.5.1. IaaS :.
IV.5.2. PaaS :
IV.5.3. SaaS
IV.6.Exemples de Cloud Computing:.
IV.6.1DROPBOX :
IV.6.2.GOOGLE DRIVE:.
IV.7.Les avantages et les contraintes de Cloud Computing :
IV.7.1. Les avantages:.
IV.7.2. Contraintes et limites:
IV.8.
Sécurité et confidentialité du Cloud Computing:
IV.9.
Conclusion:
Chapitre V Conception et implumentation
V.1.Introduction :
V.2.Notre approche proposée
V.3.L’environnement Cloud
V.3.1. Python :
V.3.2. Google Colaboratory:
V.3.3. Google Drive:
V.4.Base des images.
V.5.Système proposé :.
V.5.1. Architecture du modèle CNN:
V.5.2. La distance euclidienne :
V.6. Discussion des résultats :
V.7.Conclusion:.
Bibliographie:
I.1. Introduction:
1.2. L’objectif:
1.3. Approche proposée
I.4. Plan de lecture:
Chapitre II
Classification des Images.
II.1. Introduction :
II.2.Définition de la classification
II.3. L’objectif de la classification:
II.4. Les différentes méthodes de la classification et l’apprentissage:.
II.4.1. Méthodes supervisées :.
II.4.2. Méthodes non-supervisées :.
II.5. Classification des images et l’apprentissage automatique
II.6. Classification des images et les réseaux de neurones
II.7. Conclusion:
Chapitre III Deep Learning
III.1.Introduction:
III.2.Définition apprentissage profond << Deep Learning » :
III.3.Domaines d’application de l’apprentissage profond :.
III.4.Architectures de réseaux de neurones profonds:
III.4.1. Architecture d’un CNN:
III.4.2. Couches de traitement de CNN:
III.4.2.1La couche de convolution (CONV) :.
III.4.2.2.Couche de Pooling (POOL):.
III.4.2.3.Couche de correction (ReLU):
III.4.2.4.Couche entièrement connectée (FC)
III.4.2.5.Couche de perte (LOSS) :.
III.5. Exemples de modèles de CNN:.
III.6.
Avantages de CNNs:.
III.7.
Conclusion:
Chapitre IV.
Cloud Computing
IV.1.
Introduction:.
IV.2. Définition de Cloud Computing :
IV.3.
Types de Cloud Computing:
IV.3.1. Cloud privé :
IV.3.2. Cloud de Communauté :
IV.3.3. Cloud Public :
IV.3.4. Cloud Hybride :
IV.4.
Modèle d’application de Cloud Computing
IV.4.1. La phase stratégique :.
IV.4.1.1.La proposition de calcul de valeur :
IV.4.1.2.Le Cloud stratégie :.
IV.4.2. La phase de planification :
IV.4.3. La phase de déploiement :.
IV.5.Les services du Cloud Computing:
IV.5.1. IaaS :.
IV.5.2. PaaS :
IV.5.3. SaaS
IV.6.Exemples de Cloud Computing:.
IV.6.1DROPBOX :
IV.6.2.GOOGLE DRIVE:.
IV.7.Les avantages et les contraintes de Cloud Computing :
IV.7.1. Les avantages:.
IV.7.2. Contraintes et limites:
IV.8.
Sécurité et confidentialité du Cloud Computing:
IV.9.
Conclusion:
Chapitre V Conception et implumentation
V.1.Introduction :
V.2.Notre approche proposée
V.3.L’environnement Cloud
V.3.1. Python :
V.3.2. Google Colaboratory:
V.3.3. Google Drive:
V.4.Base des images.
V.5.Système proposé :.
V.5.1. Architecture du modèle CNN:
V.5.2. La distance euclidienne :
V.6. Discussion des résultats :
V.7.Conclusion:.
Bibliographie:
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