Cours sur la vision par ordinateur

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Develop computer vision solutions in Azure

Module 1 : Analyser les Images Après avoir complété ce module, vous serez capable de : Approvisionner une ressource AI Vision Azure Analyser une image Générer une vignette à recadrage intelligent Module 2 : Classifier les Images Après avoir complété ce module, vous serez capable de : Approv.

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AWS AI Practitioner

Embarquez dans votre parcours pour construire une base solide en Intelligence Artificielle (IA) et Apprentissage Automatique (ML) avec la Spécialisation Praticien IA AWS. Conçue pour les passionnés cherchant à exploiter les services cloud AWS, cette spécialisation s'aligne avec l'examen de Certification Praticien IA AWS, garantissant une compré.

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edX

Azure AI Services: Core applications

"Applications Fondamentales des Services Azure AI" est un cours introductif conçu pour familiariser les utilisateurs avec l'application pratique des services Azure AI de Microsoft dans divers scénarios du monde réel. Il vise à combler le fossé entre les concepts théoriques de l'IA et leur mise en œuvre réelle. Vous apprendrez comment les serv.

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Generative AI in Marketing

L'IA Générative redéfinit le domaine du marketing en automatisant les tâches créatives, en améliorant la personnalisation et en optimisant les campagnes à grande échelle. Ce cours complet explore les principes, modèles et outils de l'IA Générative, en se concentrant sur l'amélioration de la création de contenu, l'augmentation de l'engagement c.

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Introduction to AI and Machine Learning

Bienvenue dans le Cours d'Introduction à l'IA et à l'Apprentissage Automatique — une étape cruciale dans la spécialisation de 3 cours pour le Praticien IA Certifié AWS. Ce cours est parfait pour les débutants ou ceux souhaitant améliorer leurs compétences en IA. Plongez dans des sujets essentiels de l'IA, y compris les principaux algorithmes.

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Create computer vision solutions in Azure

Créer des solutions de vision par ordinateur sur Azure - Microsoft Learn Inscrivez-vous au cours 'Créer des solutions de vision par ordinateur sur Azure' fourni par Microsoft Learn et améliorez vos compétences en technologie de vision par ordinateur. Ce programme complet se compose de cinq modules conçus pour vous doter des capacités essentiel.

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edX

Azure AI Fundamentals: Build & Deploy AI

Rejoignez le cours Azure AI Fundamentals : Build & Deploy AI pour une introduction approfondie aux concepts de l'intelligence artificielle (IA) et aux services polyvalents d'Azure pour créer des solutions d'IA. Ce cours s'adresse à la fois aux participants techniques et non techniques, sans expérience préalable en science des données ou en ingénier.

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AI & ML Made Easy: From Basic to Advanced (2025)

Rejoignez notre cours complet, IA & ML Simplifiés : Du Basique à l'Avancé (2025), où vous apprendrez les fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique, en progressant vers des techniques avancées de deep learning. Enseigné par des experts du secteur sur Udemy, ce cours offre une approche pratique grâce à des.

Udemy

FutureLearn

Artificial Intelligence for Healthcare

Rejoignez notre cours complet sur le pouvoir transformateur de l'intelligence artificielle dans la santé. Pendant huit semaines, apprenez comment l'IA redéfinit la santé en une industrie axée sur les données. Découvrez les avancées dans les diagnostics, la médecine personnalisée et la chirurgie robotique, en vous concentrant fortement sur les co.

FutureLearn

Artificial Intelligence for Everyone

Intelligence Artificielle pour Tous - Université de Malaya Embarquez pour un voyage éclairant avec le cours de huit semaines de l'Université de Malaya, conçu pour doter les débutants d'une compréhension solide de l'intelligence artificielle (IA). Ce programme complet vous guidera à travers des concepts cruciaux, y compris l'apprentissage automati.

FutureLearn

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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!