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Cours sur la vision par ordinateur

248 Cours

California Institute of Technology University of Colorado Boulder

Deep Learning Applications for Computer Vision

Débloquez le potentiel de votre carrière avec le cours "Applications de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur" proposé par l'Université du Colorado à Boulder sur Coursera. Plongez dans le monde fascinant de la Vision par Ordinateur et saisissez à la fois les méthodologies d'apprentissage profond classiques et avant-gardistes. Vous e.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 23 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Columbia University

3D Reconstruction - Multiple Viewpoints

Explorez le monde fascinant de la Reconstruction 3D à partir de Multiples Points de Vue, un cours en ligne complet proposé par l'Université Columbia via Coursera. Ce cours détaillé se penche sur les techniques nécessaires pour récupérer la structure 3D d'une scène en utilisant des images capturées depuis diverses perspectives. Commencez par les bas.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 8-9 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Columbia University

3D Reconstruction - Single Viewpoint

Explorez le monde innovant de la reconstruction 3D à partir d'un unique point de vue dans ce cours complet proposé par l'Université de Columbia sur Coursera. Plongez dans le processus fascinant de transformation des images 2D en une structure 3D, en se concentrant sur des scènes rigides capturées à partir d'une caméra stationnaire. Découvrez les se.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 11 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Purdue University

Computer Vision for Embedded Systems

Explorez l'intersection fascinante des technologies de vision par ordinateur telles que OpenCV et PyTorch avec des systèmes embarqués incluant Raspberry Pi et Jetson dans le cours proposé par l'Université Purdue via edX. Ce cours se penche sur les défis liés au déploiement de la vision par ordinateur sur des systèmes embarqués à ressources limitées.
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provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 5 weeks, 7-8 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology Waseda University

Introduction to Image Analysis for Plant Phenotyping

Explorez le monde de l'analyse d'images avec un accent sur son rôle essentiel dans le phénotypage des plantes dans ce cours complet de six semaines proposé par l'Université de Nottingham et disponible sur FutureLearn. Ce cours éclairant est conçu pour vous introduire aux concepts clés de l'analyse d'images et démontrer comment ces techniques sont a.
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provider FutureLearn
pricing Free Online Course (Audit)
duration 6 weeks, 3 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology Columbia University

Features and Boundaries

Embarquez dans un voyage avec le cours éclairant de l'Université Columbia proposé via Coursera, intitulé Caractéristiques et Limites. Ce programme soigneusement conçu plonge profondément dans les techniques essentielles pour détecter les caractéristiques et les limites dans les images, jetant les bases pour des tâches de vision avancées telles que.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 23 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology RMIT University

Robotic Vision

Découvrez le futur de l'avancement technologique avec notre programme sur la Vision Robotique proposé par l'Université de Technologie du Queensland (QUT) et disponible sur FutureLearn. Cette série de cours en ligne de pointe plonge dans le domaine en rapide évolution de la vision robotique, un composant crucial dans divers secteurs tels que les soi.
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provider FutureLearn  Program
pricing Paid Course
duration 10 weeks, 3 hours a week
California Institute of Technology Wesleyan University

Basics in computer vision

Découvrez les fondamentaux de la vision par ordinateur avec la spécialisation proposée par l'Université HSE, un composant du programme de Master en Vision par Ordinateur de l'Université Wesleyan, fourni via Coursera. Cette spécialisation est conçue pour un large public, allant des novices aux professionnels désireux de plonger dans le domaine de la.
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provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course
duration 13 weeks, 4 hours a week
California Institute of Technology Université de Montréal

Post Graduate Certificate in Deep Learning for Computer Vision and Extended Reality

Titre : Certificat d'études supérieures en apprentissage profond pour la vision par ordinateur et la réalité étendue Description : Plongez dans un parcours d'apprentissage immersif avec le Certificat d'études supérieures en apprentissage profond pour la vision par ordinateur et la réalité étendue, proposé en partenariat entre l'Université de Montré.
provider Coursera  MasterTrack
pricing Paid Course
duration 24 weeks, 6-8 hours a week
California Institute of Technology Udacity

Advanced Computer Vision and Deep Learning

Titre : Vision par Ordinateur Avancée et Deep Learning Description : Plongez-vous dans le domaine de pointe de l'IA avec notre cours complet conçu pour vous enseigner l'application des architectures de deep learning aux tâches de vision par ordinateur. Ce cours ne se contente pas de couvrir les bases, mais explore en profondeur comment les réseaux.
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provider Udacity
pricing Free Online Course
sessions On-Demand

"Étudiant en vision par ordinateur" sonne comme une citation de science-fiction, ne pensez-vous pas? En fait, un ingénieur en vision par ordinateur est une profession qui, bien qu'elle ne soit pas encore devenue la plus répandue, gagne rapidement en popularité et offre des salaires élevés même au début d'une carrière.

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!