Cours sur la vision par ordinateur

248 Cours

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人工智能基础

Ce cours offre une introduction complète aux principes fondamentaux de l'intelligence artificielle, couvrant quatre grands domaines : la recherche et la résolution de problèmes, la connaissance et le raisonnement, l'apprentissage et la découverte, ainsi que les domaines d'application spécifiques. La recherche et la résolution de problèmes traitent.

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智能车辆理论与应用

Le contenu du cours couvre tous les aspects des véhicules intelligents, tels que les technologies de perception de l'environnement, l'apprentissage profond et son application sur les véhicules intelligents, la SLAM des véhicules intelligents, la prise de décision comportementale et la planification des mouvements dans des domaines clés. Il off.

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现代光电图像处理方法

Ce cours est un projet obligatoire, offrant 32 heures d'enseignement sur le campus, destiné aux étudiants de master académique et professionnel, avec environ 60 étudiants participant chaque année. Le cours se concentre sur les technologies modernes d'imagerie photonique et leurs méthodes de traitement d'images, en utilisant la méthode des modul.

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机器人的主动感知与行为学习

Participez à la conférence en chinois sur la perception active et l'apprentissage comportemental des robots. Explorez comment les robots perçoivent activement leur environnement et acquièrent de nouveaux comportements via des mécanismes d'apprentissage. Étudiez des concepts clés tels que la perception robotique, le traitement sensoriel et l'a.

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计算机是如何实现智能的

Assistez à une captivante conférence en langue chinoise de l'Université Tsinghua, explorant comment les ordinateurs atteignent l'intelligence. Ce cours dévoile les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'intelligence informatique, en mettant en lumière les processus de traitement de l'information, de prise de décision, et.

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TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Bootcamp TensorFlow pour l'apprentissage profond | Udemy Inscrivez-vous au Bootcamp TensorFlow pour l'apprentissage profond proposé par Udemy et améliorez vos compétences en intelligence artificielle, en apprentissage automatique et en apprentissage profond. Ce cours complet est conçu pour vous offrir une expérience pratique et des connaissances.

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Face Detection & Image Processing in Python with a FREE Book

Améliorez votre compréhension de la Vision par Ordinateur avec notre cours complet sur la Détection de Visage et le Traitement d'Image utilisant Python et OpenCV. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, ce cours vous guidera à travers les techniques essentielles pour la reconnaissance faciale et l'analyse d'image. En bonus,.

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Computer Vision with OpenCV Python | Official OpenCV Course

Catégorie : Cours Python Catégorie : Cours de Vision par Ordinateur Catégorie : Cours OpenCV Catégorie : Cours de Détection d'Objets Catégorie : Cours de Suivi d'Objets Catégorie : Cours de Détection de Contours Catégorie : Cours de Manipulation d'Image Catégorie : Cours d'Amélioration d'Image Plongez dans le monde passionnan.

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Computer Vision

Vision par Ordinateur - Udacity Maîtrisez les compétences en vision par ordinateur qui sous-tendent les avancées de la robotique et de l'automatisation. Écrivez des programmes pour analyser des images, mettre en œuvre l'extraction de caractéristiques et reconnaître des objets en utilisant des modèles d'apprentissage profond. Université: Fournisse.

Northeastern University

Practical AI for Professionals

IA Pratique pour les Professionnels Explorez les idées clés de l'intelligence artificielle (IA) tout en approfondissant les développements actuels dans le domaine. Ce cours examine des outils et des cadres IA pour permettre une collaboration efficace entre les parties prenantes techniques et non techniques. Analysez des sujets tels que la perce.

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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!