Cours sur la vision par ordinateur

311 Cours

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Microsoft Applied Skills: Azure AI Document Intelligence

Compétences Appliquées Microsoft : Intelligence Documentaire Azure AI - APL-3002 Rejoignez le cours APL-3002, Compétences Appliquées Microsoft : Intelligence Documentaire Azure AI, et améliorez votre expertise dans le domaine du traitement de documents piloté par l'IA. Proposé par Udemy, ce cours vous permet d'utiliser de manière.

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Become a TensorFlow Certified Professional Developer

Élevez votre expertise en IA avec notre programme de formation immersif conçu pour vous préparer en tant que Développeur Certifié TensorFlow. Offert par Udemy, ce cours vous offre une opportunité inégalée d'affiner vos compétences dans divers domaines clés de l'IA. Que vous exploriez l'Apprentissage Automatique, plongiez profondément dans les.

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Introduction to Augment Reality AR

Découvrez le monde intrigant de la Réalité Augmentée (AR) et commencez à expérimenter directement depuis votre salon. Ce cours d'introduction proposé par Udemy vous guidera dans l'utilisation des objets que vous possédez déjà pour plonger plus profondément dans la technologie AR. Parfait pour les passionnés désireux d'explorer la vision par or.

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Data Science & Machine Learning: Naive Bayes in Python

Rejoignez le cours "Science des données & apprentissage automatique : Naive Bayes en Python" sur Udemy et élevez votre compréhension d'un algorithme fondamental de l'IA. Ce cours est conçu pour renforcer considérablement vos compétences en programmation Python. Ce programme complet couvre l'algorithme Naive Bayes, une technique clé en classif.

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Intelligently Extract Text & Data from Document with OCR NER

Améliorez vos compétences en participant au projet d'application de scanner de documents axé sur l'extraction intelligente de texte et de données grâce aux technologies OCR et NER. Plongez profondément dans le domaine technique avec OpenCV, Pytesseract et Spacy pour affiner vos capacités à extraire des entités nommées à partir de documents scan.

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AI-900 Course Azure AI Fundamentals with Virtual Simulations

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Generative Adversarial Networks (GANs): Complete Guide

Embarquez pour un voyage dans le monde innovant des Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) grâce à notre guide complet. Ce cours offre une exploration approfondie de l'apprentissage profond et de la vision par ordinateur, vous permettant de mettre en œuvre des projets transformateurs en utilisant les GANs, une technologie clé qui redéfinit le.

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Artificial Intelligence and Machine Learning: Complete Guide

Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique : Guide Complet Vous êtes impatient de plonger dans le monde de l'Intelligence Artificielle mais vous ne savez pas par où commencer ? Notre guide complet est conçu spécialement pour vous. Vous apprendrez tout ce que vous devez savoir, tant en théorie qu'en application pratique. Proposé par.

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Artificial Intelligence for Finance, Accounting & Auditing

Explorez le Cours sur Udemy Plongez-vous dans le monde de l'intelligence artificielle avec notre cours complet conçu spécifiquement pour les professionnels de la finance, de la comptabilité et de l'audit. Ce cours de niveau débutant offre une approche pratique pour apprendre huit techniques d'IA de pointe sans prérequis en codage. Parfait.

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YOLOv7 YOLOv8 YOLOv9 YOLOv10 YOLOv11 - Deep Learning Course

Débloquez le potentiel de l'apprentissage profond avec notre cours détaillé couvrant les versions YOLO de 7 à 11. Plongez dans l'entraînement sur des ensembles de données personnalisés et améliorez vos compétences en détection d'objets, estimation de pose, et plus encore. Parfait pour les professionnels souhaitant exceller en vision par ordina.

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Qu'est-ce que la vision par ordinateur et que fait son développeur?

Un ingénieur en vision par ordinateur est un spécialiste qui enseigne aux ordinateurs à extraire des informations des images. En particulier, reconnaître automatiquement des objets ou des gestes dans des images et des vidéos. Si une personne peut visuellement déterminer quelque chose (par exemple, trouver un défaut dans un produit), un ordinateur peut également être formé pour le faire - et ainsi, gagner du temps et des ressources, simplifiant de nombreux processus.

Les développements dans le domaine des cours de vision par ordinateur sont utilisés dans une grande variété d'entreprises dont les produits sont liés à des images ou des vidéos. Cela inclut la production de voitures autonomes, aidant les médecins à interpréter des images d'IRM lors de la recherche de tumeurs, et même la reconnaissance faciale dans le métro pour identifier les contrevenants au régime d'isolement. Les spécialistes en vision par ordinateur aident de nombreuses entreprises de commerce électronique à réduire le fardeau de la modération : par exemple, lorsqu'un service d'annonces comme Avito se bat contre les trolls qui téléchargent des images avec un contenu inapproprié.

Les spécialistes en vision par ordinateur après des cours de vision par ordinateur sont appelés différemment : développeurs, ingénieurs et chercheurs (scientifiques en vision par ordinateur). Essentiellement, un spécialiste en vision par ordinateur est plutôt un ingénieur qui utilise les mathématiques et la programmation comme outils de travail. Ainsi, globalement, un ingénieur en vision par ordinateur, un scientifique en vision par ordinateur, un développeur en vision par ordinateur et un développeur en vision technique sont une seule et même chose.

Que fait réellement un développeur en vision par ordinateur?

En règle générale, la journée d'un tel spécialiste commence par un stand-up avec l'équipe. Il écrit ensuite du code pour entraîner des réseaux neuronaux, pré-traite les données et analyse les expériences. Un développeur en vision par ordinateur peut travailler seul ou en équipe, où chacun exécute une partie d'une tâche plus grande.

En ce qui concerne les outils de travail, le langage Python est généralement utilisé pour écrire du code pour les expériences, et les frameworks Tensorflow ou Pytorch sont utilisés pour entraîner les réseaux neuronaux. Le travail implique également des bibliothèques spéciales pour le traitement d'images telles que OpenCV. Pour les projets à haute charge, le langage C++ peut également être utilisé, car tout ce qui est écrit dans ce langage est exécuté beaucoup plus rapidement.

La vision par ordinateur est un domaine jeune, en développement dynamique à l'intersection de la science et de l'ingénierie, dans lequel il y a encore plus d'expériences que de solutions toutes faites. Pour grandir, un spécialiste ici a besoin d'apprendre constamment. Mais c'est la nouveauté et le caractère non standard des tâches, ainsi que l'opportunité de créer quelque chose de véritablement innovant, qui amènent de nombreuses personnes dans cette profession.

Que vous apprendront les cours de vision par ordinateur à AI Education?

La formation au meilleur cours de vision par ordinateur se compose généralement de trois modules : création d'infrastructure, notions de base de l'apprentissage automatique et études de la vision par ordinateur.

Le premier bloc d'un cours en ligne de vision par ordinateur peut être appelé introductif. Comme les spécialistes dans le domaine de la vision par ordinateur s'appuient sur des connaissances en mathématiques et en programmation pour résoudre des problèmes, ils devront au départ étudier à partir de zéro ou revoir des sujets de mathématiques supérieures, d'analyse mathématique et d'algèbre linéaire, ainsi que travailler avec le langage Python. Ne vous inquiétez pas si vos connaissances se limitent aux mathématiques scolaires, qui étaient "il y a longtemps et pas vrai" : nous vous aiderons à améliorer les sujets nécessaires dans le premier module, afin que tous les étudiants puissent avancer dans le programme au même rythme.

Le deuxième module est entièrement consacré à l'apprentissage automatique. Il aide à résoudre les problèmes de vision par ordinateur plus rapidement et plus facilement. Par exemple, pour la reconnaissance faciale, vous pouvez décrire de manière experte les traits du visage sur la base des questions qui sont posées lors de la compilation d'un portrait-robot. Ou bien vous pouvez nourrir l'algorithme de nombreux portraits photographiques avec des marquages sur le visage de qui appartient à qui, et ensuite l'algorithme lui-même apprendra à extraire les caractéristiques par lesquelles les visages peuvent être identifiés. À l'avenir, si vous devez déterminer qui est sur la photo, il suffira à l'algorithme d'avoir une base de données de portraits. Si vous avez une photo de la personne que vous cherchez, le système lui-même la trouvera facilement.

Dans le second module, vous examinerez la théorie des probabilités et les statistiques mathématiques. Les étudiants s'entraîneront à résoudre des problèmes à l'aide d'algorithmes fondamentaux et de structures de données en Python, se familiariseront avec les bibliothèques Python pour la science des données (NumPy, Matplotlib), ainsi qu'avec les algorithmes d'apprentissage automatique.

Enfin, dans le troisième module de ce cours sur la vision par machine, vous analyserez les principales tâches de la vision par ordinateur, nous travaillerons avec la morphologie mathématique et les bibliothèques OpenCV et PIL!