Comprendre en profondeur l’architecture U-Net et apprendre à l’appliquer à des tâches clés de traitement d’images.
Une formation alliant théorie et cas pratiques réels pour renforcer vos compétences en deep learning appliqué.
Une formation alliant théorie et cas pratiques réels pour renforcer vos compétences en deep learning appliqué.
Cette formation est ouverte à tous :
- Doctorants ou post-doctorants
- Enseignants-chercheurs
- Chercheurs / ingénieurs de recherche
- Niveau d’anglais B2 (la formation se déroule en anglais)
- Ordinateur portable personnel indispensable pour les travaux pratiques
Jeudi 19/02 matin : (optionnel)
Visite au sein de l’ESRF (European Synchrotron Radiation Facility) de Grenoble.
Jeudi 19/02 après-midi : 1/2 journée de théorie
Examen de l'anatomie du réseau de neurones, des stratégies d'apprentissage et des extensions récentes qui intègrent U-Net dans les pipelines d'imagerie automatisés.
Vendredi 20/02 : 1 journée de pratique
Étude de cas réels tirés de la microcopie à rayons X et de la microscopie à fluorescence en lumière visible de cellules biologiques :
- La segmentation au pixel près
- Le débruitage de l’image
- L’intégration des techniques dans des flux de travail automatisés
Dmitry KARPOV
CHAIRE DE PROFESSEUR JUNIOR en physique et science des matériaux
UGA : UNIVERSITE GRENOBLE ALPES : Laboratoire de modélisation et d'exploration des matériaux
Dmitry développe la nano-imagerie par rayons X pour étudier la complexité structurelle et fonctionnelle de la matière synthétique et biologique, en s'appuyant sur l'ordre topologique et hiérarchique, les phénomènes émergents, la conception bio-inspirée et l'imagerie computationnelle.
Il se concentre actuellement sur les flux de travail autonomes, informés par la physique, qui associent l'apprentissage automatique à des modèles numériques pour acquérir, traiter et interpréter les données multimodales denses provenant d'expériences synchrotron à haute résolution ; ces flux de travail visent à accélérer les découvertes et à fournir des méthodes aux communautés de l'imagerie et des sciences des matériaux.
Session : 19-20 février 2026
Durée :
- ½ journée de visite au sein de l'ESRF (optionnel)
- 1 journée 1/2 d’apprentissage en salle (10h)
Modalité : Présentiel
Repas (pris en charge) :
- Dîner d’accueil le 19/02 au soir (optionnel)
- Plateaux repas vendredi midi
Tarif :
Cette formation est intégralement financée par le PEPR DIADEM