Cours sur la vision par ordinateur

186 Cours

LinkedIn Learning

Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)

Introduction aux Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) Obtenez une meilleure compréhension des Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN). Apprenez comment les GAN sont créés, entraînés, et leur capacité à générer de nouveaux médias. Ce cours est offert par LinkedIn Learning via la plateforme universitaire. Catégorie.

Pluralsight

Azure AI Engineer Associate (AI-102): Computer Vision Solutions

Titre du cours : Azure AI Engineer Associate (AI-102) : Solutions de Vision par Ordinateur Description : Apprenez à exploiter les capacités de vision d'Azure AI pour apporter des insights et des interactions supplémentaires avec des images et des vidéos. Dans ce cours, "Azure AI Engineer Associate (AI-102) : Solutions de Vision par Ordinateur,".

Pluralsight

Image Representation and Processing

Représentation et Traitement des Images À l'ère numérique, la capacité à manipuler et comprendre les images n'est pas seulement une compétence mais une nécessité, en particulier dans des domaines tels que la vision par ordinateur et l'IA générative. Ce cours est conçu pour démystifier les complexités des images numériques, vous enseignant les co.

Udemy

TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Bootcamp TensorFlow pour l'apprentissage profond Apprenez TensorFlow par Google et devenez un expert en IA, apprentissage automatique et apprentissage profond ! Fournisseur : Udemy Catégories : Cours d'apprentissage automatique, Cours de vision par ordinateur, Cours d'apprentissage profond, Cours de TensorFlow

Introduction to Image Processing, Interactive Online Video Course: Wolfram U

Apprenez les fondamentaux du traitement d'image numérique, y compris la représentation des images et les opérations classiques sur les images. Ce cours met l'accent sur les applications pratiques et des explications compréhensibles sur le fonctionnement des opérations d'image. De nombreux exemples sont inclus pour illustrer les applications stan.

Google Cloud Skills Boost

Computer Vision Fundamentals with Google Cloud

Principes Fondamentaux de la Vision par Ordinateur avec Google Cloud Ce cours explore divers cas d'utilisation de la vision par ordinateur, en mettant en évidence les stratégies d'apprentissage automatique pour les aborder. Les stratégies vont de l'utilisation des modèles ML préconstruits via des API et AutoML Vision à la création de classif.

Pluralsight

Getting Started with OpenCV in .NET

Commencer avec OpenCV en .NET Dans ce cours, vous vous familiariserez avec la bibliothèque open source OpenCV pour la vision par ordinateur. Nous démontrerons son utilisation correcte sous .NET et écrirons des exemples de tâches courantes de traitement d'images. Le cours se concentrera sur vos premiers pas avec OpenCV et vous fournira les outils.

Coursera

MathWorks Computer Vision Engineer

Ingénieur Vision par Ordinateur MathWorks Préparez-vous pour une carrière dans le domaine en pleine expansion de la vision par ordinateur. La capacité d'extraire des informations significatives à partir de données visuelles est cruciale pour développer efficacement des systèmes de surveillance intelligents, améliorer les diagnostics médicaux et p.

University of Colorado Boulder

Introduction to Computer Vision

Introduction à la Vision par Ordinateur Introduction à la Vision par Ordinateur guide les apprenants à travers les algorithmes et méthodes essentiels pour aider les ordinateurs à 'voir' et interpréter des données visuelles. Vous apprendrez d'abord les concepts de base et les techniques traditionnellement utilisées pour analyser les images. Ensui.

University of Colorado Boulder

컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례

Exemples d'application de l'apprentissage profond dans le domaine de la vision par ordinateur Ce cours fait partie du programme de maîtrise en science des données (MS-DS) de l'Université du Colorado à Boulder et peut être crédité. Il est offert sur la plateforme Coursera. Le MS-DS est un programme interdisciplinaire conçu par les facultés de mathé.

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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!