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Cours sur la vision par ordinateur

248 Cours

California Institute of Technology Udemy

Computer Vision: Python OCR & Object Detection Quick Starter

Embarquez dans un voyage vers la maîtrise de la Vision par Ordinateur avec notre cours en ligne complet, "Vision par Ordinateur : OCR & Détection d'Objets Python pour Débutants", proposé exclusivement sur Udemy. Ce cours est méticuleusement structuré pour les débutants et les professionnels, visant à transmettre des compétences essentielles en Reco.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4-5 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera  Specialization

Computer Vision for Engineering and Science

Explorez la pointe de la technologie avec notre spécialisation en Vision par Ordinateur pour l'Ingénierie et la Science. Les caméras jouent un rôle essentiel dans une panoplie de technologies innovantes, allant de l'aide aux systèmes autonomes dans la navigation environnementale à l'assistance aux chirurgiens pour des procédures minimalement invasi.
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provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course
duration 13 weeks, 3 hours a week
California Institute of Technology Udemy

Building a Face Detection and Recognition Model From Scratch

Découvrez comment créer votre propre modèle de détection et de reconnaissance faciale avec notre cours complet. Ce cours en ligne, proposé via Udemy, mélange les concepts complexes de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur, vous dotant des compétences nécessaires pour exceller dans ce domaine à la pointe de la technologie. Que v.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 1 hour 12 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Deep Learning : Computer Vision Beginner to Advanced Pytorch

Embarquez dans un voyage transformationnel du novice à l'expert dans le domaine de la vision par ordinateur avec notre cours complet, disponible sur Udemy. Approfondissez votre compréhension des réseaux de neurones convolutionnels (CNNs) et exploitez la puissance de l'apprentissage profond en utilisant PyTorch et Python. Ce programme méticuleusemen.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 8 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Introduction to Computer Vision with TensorFlow

Rejoignez notre laboratoire de pointe, "Introduction à la vision par ordinateur avec TensorFlow," présenté par Google Cloud Skills Boost. Cette session interactive est conçue pour permettre aux participants de construire leur propre modèle de vision par ordinateur, capable d'identifier divers articles vestimentaires. Plongez dans les détails de l'e.
provider Google Cloud Skills Boost
pricing Paid Course
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Panorama - Building Edge Computer Vision (CV) Applications

AWS Panorama : Dynamiser le développement d'applications CV en périphérie Exploitez la puissance d'AWS Panorama pour intégrer la vision par ordinateur dans votre réseau de caméras sur site existant. Découvrez comment utiliser AWS Panorama en installant un appareil ou un dispositif compatible dans votre centre de données, en l'enregistrant sans heur.
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provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Landing.AI for Beginners: Build Data Visualization AI Models

Embarquez dans un voyage au cœur de la Vision par Ordinateur et de l'IA Générative avec le cours "Landing.AI pour les Débutants : Construire des Modèles de Visualisation de Données". Ce cours basé sur des projets d'une heure, disponible sur Coursera, est votre porte d'entrée pour maîtriser la plate-forme innovante LandingLens. Vous commencerez par.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology The University of Texas at Austin

Introducción a la visión por computador: desarrollo de aplicaciones con OpenCV

Découvrez le monde fascinant de la vision par ordinateur dans notre nouveau cours : "Introduction à la vision par ordinateur : Développement d'applications avec OpenCV", proposé par The University of Texas at Austin en association avec edX. Ce cours est conçu pour vous équiper des connaissances fondamentales pour comprendre et appliquer les techniq.
provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 4 weeks, 3-4 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology Universidad Autónoma de Madrid

Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?

Embarquez dans un voyage éclairant à travers le monde de la vision par ordinateur avec le cours "Classification d'images : Comment reconnaître le contenu d'une image ?" proposé par l'Universidad Autónoma de Madrid sur Coursera. Découvrez comment le contenu visuel dans les images peut être identifié et classifié en utilisant des méthodes révolutionn.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 21 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Institut Mines-Télécom

Traitement d'images : segmentation et caractérisation

Explorez les frontières du traitement d'images avec le MOOC "Traitement d'images : segmentation et caractérisation", offert par l'Institut Mines-Télécom sur la plateforme Coursera. Ce cours riche et transdisciplinaire puise dans les mathématiques, la physique et l'informatique pour explorer comment les images, de la production industrielle aux appl.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 22 hours
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!