Cours sur la vision par ordinateur

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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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OpenCV + Webapp

OpenCV + Webapp | Cours de détection de visage & yeux par Udemy Libérez le potentiel de la vision par ordinateur avec notre cours OpenCV + Webapp. Cette formation complète se concentre sur la détection du visage et des yeux via une application web à la pointe de la technologie. Fournisseur : Udemy Catégories : Cours Python, Cours de vision par or.

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Augelab Studio No-Code Görüntü İşleme ve Yapay Zeka Eğitimi

Augelab Studio Formation en traitement d'images et intelligence artificielle sans code Développez des applications de traitement d'images et d'intelligence artificielle, sans avoir besoin de connaissances en codage ! Cette formation proposée par Udemy vous permet de créer des projets de traitement d'images et d'intelligence artificielle de la man.

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Computer Vision with GluonCV (Spanish)

Vision par Ordinateur avec GluonCV (Français) Description Dans ce cours, vous acquerrez des connaissances utiles sur les composants d'un réseau neuronal convolutionnel (CNN), tels que les convolutions et les couches de regroupement, entre autres. Alex Smola et Tong He montrent comment implémenter certaines techniques de vision par ordinateur avec.

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Introduction to AWS DeepLens (Spanish)

Introduction à AWS DeepLens (Français) Ce cours est une introduction à AWS DeepLens, la première caméra vidéo au monde équipée pour l'apprentissage profond. Ce cours couvre le matériel du dispositif, son architecture, et les modèles de projet d'exemple d'AWS DeepLens qui vous permettent de commencer à créer des applications de vision par ordinat.

AWS Skill Builder

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AWS Skill Builder

Seeing Clearly: Computer Vision Theory (Spanish)

Voir Clair: Théorie de la Vision par Ordinateur (Espagnol) Ces cours analysent la manière dont les machines parviennent à comprendre les images et les vidéos. Nous couvrirons des sujets de vision par ordinateur tels que la reconnaissance automatique d'objets et d'activités et la première caméra d'apprentissage profond au monde, sans oublier les d.

AWS Skill Builder

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University of Michigan

Python Project: pillow, tesseract, and opencv

Projet Python : pillow, tesseract et opencv Ce cours vous guidera à travers un projet pratique adapté à un portfolio. Vous serez introduit aux API tierces et il vous sera montré comment manipuler des images en utilisant la bibliothèque d'imagerie Python (pillow), comment appliquer la reconnaissance optique de caractères.

Coursera

Fundamentals of CNNs and RNNs

Fondamentaux des CNN et RNN Ce cours couvre les concepts fondamentaux des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et des réseaux de neurones récurrents (RNN), qui sont largement utilisés dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel. Dans la partie CNN, vous apprendrez les concepts des CNN, les deux pri.

Coursera

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Udacity

Deep Learning Topics with Computer Vision and NLP

Sujets d'Apprentissage Profond avec Vision par Ordinateur et PNL Dans ce cours, vous apprendrez à entraîner, affiner et déployer des modèles d'apprentissage profond en utilisant Amazon SageMaker. Vous commencerez par comprendre ce qu'est l'apprentissage profond, ses applications et les outils utilisés par les ingénieurs en apprentissage profond..

Udacity

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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!