Cours sur la vision par ordinateur

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AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree Le programme AWS Machine Learning Engineer (MLE) Nanodegree vise à habiliter les développeurs de logiciels et les data scientists avec des compétences essentielles en science des données et en apprentissage automatique. Ce programme met l'accent sur la construction et le déploiement de modèle.

France Université Numerique

L'intelligence artificielle générative et moi

L'intelligence artificielle générative et moi Voici un mini MOOC pour vous former rapidement à l’IA générative dans votre quotidien. Il s’agira de comprendre comment elle transforme notre vie de tous les jours, nos métiers et nos compétences. Université: France Université Numerique Catégories: Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Machin.

PyTorch for Deep Learning

PyTorch pour l'apprentissage profond Apprenez PyTorch et devenez un ingénieur en apprentissage profond compétent. Ce cours sur PyTorch est un guide étape par étape conçu pour vous aider à développer vos propres modèles d'apprentissage profond. Le programme comprend des sujets essentiels tels que la vision par ordinateur, les réseaux de neurones.

LinkedIn Learning

OpenAI API: Image Generation with DALL-E

OpenAI API : Génération d'Images avec DALL-E | LinkedIn Learning Découvrez les techniques fondamentales et avancées de DALL-E dans ce cours de niveau intermédiaire axé sur la génération d'images pilotée par l'IA. Offert par LinkedIn Learning, ce cours propose une exploration approfondie des fonctionnalités et des capacités de DALL-E..

LinkedIn Learning

Using AI for UX Design and Research

Utilisation de l'IA pour la conception et la recherche UX Explorez les nombreuses façons dont les designers et les chercheurs UX peuvent utiliser l'IA de manière éthique et inclusive dans leurs flux de travail.

openSAP

Building AI and Sustainability Solutions on SAP BTP

Construire des solutions d'IA et de durabilité sur SAP BTP Ce cours explore comment SAP agit sur les objectifs de durabilité et permet à ses clients de devenir des entreprises intelligentes et durables. La SAP Business Technology Platform fournit une base pour le développement d'applications, l'intégration, les données, l'analytique et l'IA. SAP.

LinkedIn Learning

Prepare for the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) Certification

Préparez-vous à la certification Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) L'examen Azure AI Fundamentals mesure votre compréhension des fondamentaux de l'IA, des services Azure AI, des modèles d'apprentissage automatique, de la préparation et du traitement des données, ainsi que des meilleures pratiques en matière d'IA. Les cours de ce parcours d.

Pluralsight

Microsoft Certified: Azure Azure AI Engineer Associate (AI-102): Exam Preparation

L'examen de certification AI-102 teste votre capacité à créer, gérer et déployer des solutions IA utilisant Azure AI. Ce cours vous fournit les connaissances nécessaires pour aborder l'examen avec confiance. Êtes-vous prêt à passer l'examen d'Ingénieur IA Azure Associé de Microsoft ? Dans le cours intitulé "Certifié Microsoft : Ingénieur IA Azur.

XuetangX

AI TIME CVPR 专场五

AI TIME CVPR 专场五 - Conférence de pointe sur la Vision par Ordinateur et l'IA Rejoignez l'AI TIME CVPR 专场五, une session en langue chinoise axée sur les dernières avancées en vision par ordinateur et intelligence artificielle. Cet événement marque la cinquième édition de la prestigieuse série AI TIME CVPR où les experts se réunissent pour.

XuetangX

AI TIME CVPR 专场二

AI TIME CVPR 专场二 - XuetangX Pénétrez au cœur de la vision par ordinateur et de l'intelligence artificielle avec l'AI TIME CVPR 专场二, la deuxième session de cette série spéciale. Réalisée en chinois, cette session de conférence offre une belle opportunité de s'engager dans des présentations d'experts et des discussions à la pointe, propuls.

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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!