Cours sur la vision par ordinateur

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Udacity

Introduction to Self-Driving Cars

Introduction aux Voitures Autonomes | Udacity Découvrez comment construire une voiture autonome avec ce cours complet d'Udacity. Couvrant des sujets essentiels tels que la probabilité, le C++, l'apprentissage automatique et l'algèbre linéaire, ce cours vous équipe des connaissances nécessaires pour exceller dans le domaine des.

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AI for Trading

IA pour le Trading | Udacity Réalisez des projets concrets conçus par des experts de l'industrie, couvrant des sujets allant de la gestion d'actifs à la génération de signaux de trading. Maîtrisez les algorithmes d'IA pour le trading et construisez votre portfolio prêt pour la carrière. Université : Fournisseur : Udacity Catégories : Cours d'I.

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Self Driving Car Engineer

Ingénieur en Voiture Autonome Travaillez sur l'avenir des véhicules autonomes et aidez à faire de la révolution de la voiture autonome une réalité ! Université : Fournisseur : Udacity Catégories : Cours d'Apprentissage Automatique, Cours de Vision par Ordinateur, Cours d'Apprentissage Profond, Cours de Véhicules Autonomes, Cours de Filtres de K.

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Intel® Edge AI for IoT Developers

70 % des données créées se trouvent à la périphérie et seulement la moitié d'entre elles iront dans le cloud public ; le reste sera stocké et traité à la périphérie, ce qui nécessite un type de développeur différent. La demande de professionnels ayant des compétences en Edge AI sera immense, car la taille du marché des logiciels d'intelligence.

A Cloud Guru

AI-900: Microsoft Certified Azure AI Fundamentals

Bienvenue à AI-900 : Microsoft Certified Azure AI Fundamentals proposé par A Cloud Guru ! Ce cours est conçu pour les individus désireux de plonger dans le monde de l'intelligence artificielle en utilisant Azure. Que vous vous prépariez pour l'examen de certification AI-900 ou que vous souhaitiez simplement approfondir vos connaissances, ce cours e.

A Cloud Guru

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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.

Udemy

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On-Demand

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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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.

Google Cloud Skills Boost

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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.

AWS Skill Builder

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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.

Coursera

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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!