Cours sur la vision par ordinateur

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Computer Vision with GluonCV

Vision par Ordinateur avec GluonCV Dans ce cours, vous acquerrez une compréhension utile des composants d'un réseau de neurones convolutionnel (CNN) comme les convolutions et les couches de pooling, etc. Dans ce cours, Alex Smola et Tong He montrent comment implémenter certaines techniques de vision par ordinateur en utilisant GluonCV, un kit d'.

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Visión artificial con GluonCV (Español Latinoamérica) | Computer Vision with GluonCV (Spanish from Latin America)

Vision par ordinateur avec GluonCV (Français d'Amérique latine) Remarque : Ce cours expirera le 29/11/2023. Si vous souhaitez le terminer, faites-le avant cette date. Il n'y a actuellement aucun cours de remplacement. Description : Dans ce cours, vous obtiendrez des connaissances utiles sur les composants d'un réseau neuronal convolutif (CNN), t.

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Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision

Introduction pratique au Deep Learning pour la vision par ordinateur Tout le monde parle aujourd'hui de “Réseaux neuronaux”, “Intelligence artificielle” et “Deep Learning”. Tout le monde veut utiliser l'intelligence artificielle, mais comment commencer au mieux ? Dans ce cours, nous allons introduire les réseaux neuronaux artificiels, la base de l'.

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Classez et segmentez des données visuelles

Classez et segmentez des données visuelles Bienvenue dans le cours de vision par ordinateur ! Dans ce cours, vous allez apprendre à classifier des images à l'aide des algorithmes issus du Machine Learning, en particulier de l'apprentissage supervisé (approche plutôt traditionnelle) et du Deep Learning (approche très moderne). La première partie vo.

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Neuronale Netze und Deep Learning

Si vous souhaitez également profiter des toutes dernières avancées en IA, ce cours est fait pour vous. Les pionniers du Deep Learning sont très recherchés, et une fois que vous aurez maîtrisé le Deep Learning, de nombreuses opportunités de carrière s'ouvriront à vous. Le Deep Learning est une nouvelle "super-puissance" qui vous permet de dévelo.

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Réseaux neuronaux convolutifs

Convolutional Neural Networks This course will teach you how to create convolutional neural networks and apply them to image data. Thanks to deep learning, computer vision works much better than it did just two years ago, enabling many exciting applications like safe autonomous driving, accurate facial recognition, and automatic reading of radio.

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【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

【Apprendre avec Python】Introduction au traitement d'image avec OpenCV 【Apprendre avec Python】Introduction au traitement d'image avec OpenCV Introduction à OpenCV et aux bases de l'image, incluant la détection de contours, l'extraction de caractéristiques et le suivi de caractéristiques. Pour renforcer les compétences pratiques, le filtre à.

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OpenCV. Curso de OpenCV para visión por ordenador con Python

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OpenCV ile Görüntü İşleme 2/3 (Python)

Traitement d'Image avec OpenCV 2/3 (Python) Cours de traitement d'images avec OpenCV en utilisant le langage de programmation Python | Du débutant au niveau avancé | 2ème vidéo de la formation. Université : Fournisseur : Udemy Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Python, Cours de Vision par Ordinateur, Cours de Science des D.

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OpenCV ile Görüntü İşleme 1/3 (Python)

Traitement d'Image avec OpenCV 1/3 (Python) | Udemy Cours de traitement d'image avec OpenCV en utilisant le langage de programmation Python. Première vidéo de formation du niveau débutant à avancé. Université : Udemy. Entrez dans le monde du traitement d'image et améliorez vos compétences avec OpenCV grâce à ce cours. Catégorie: Cours d'Intellig.

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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!