Cours sur la vision par ordinateur

316 Cours

Udemy

Ollama Zero to Hero: Build Chat, Vision Games & AI Agents

Ollama Zero to Hero : Construisez des Chats, des Jeux de Vision & des Agents IA Rejoignez le parcours transformateur allant d'un novice en IA à un expert avec le cours "Ollama Zero to Hero : Construisez des Chats, des Jeux de Vision & des Agents IA". Plongez dans la maîtrise des LLM locaux grâce à la création de quatre projets d'IA distincts avec.

Udemy

Motion Detection using Python and OpenCV

Titre du cours : Détection de Mouvement avec Python et OpenCV Aperçu du cours : Apprenez à implémenter un compteur de véhicules et un détecteur de distanciation sociale en utilisant des algorithmes avancés de soustraction de fond. Ce cours offre un guide complet et étape par étape pour maîtriser ces techniques essentielles de vision par ordinateur.

CourseHorse

Designing and Implementing an Azure AI Solution (Live Online)

Participez à notre cours en ligne interactif, "Conception et Mise en œuvre d'une Solution Azure AI", où vous développerez un Chat Bot de support client sophistiqué en utilisant l'intelligence artificielle de la plateforme Microsoft Azure. Acquérez une expertise en compréhension du langage et tirez parti des fonctionnalités d'IA prêtes à l'empl.

Coursera

Data Science & Inteligencia Artificial aplicados a negocios

Explorez le pouvoir transformateur de l'intelligence artificielle et de la science des données dans le contexte des affaires modernes avec notre cours spécialisé. Découvrez l'application pratique de ces technologies pour améliorer la prise de décisions et relever des défis complexes de manière éthique et efficace. Alors que l'IA redéfinit.

LinkedIn Learning

Microsoft Azure AI Essentials Professional Certificate by Microsoft and LinkedIn

Embarquez pour un parcours d'apprentissage transformateur avec le Certificat Professionnel Microsoft Azure AI Essentials proposé par Microsoft et LinkedIn. Ce cours est conçu pour les professionnels de la technologie et les leaders d'entreprise désireux d'explorer les fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'IA, ainsi que les ser.

LinkedIn Learning

Künstliche Intelligenz (KI) – Grundlagen

Approfondissez vos connaissances sur l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) grâce à un aperçu détaillé de leur histoire, techniques et domaines d'application. Ce cours de LinkedIn Learning offre des connaissances approfondies et des directives pour tous ceux qui s'intéressent à la technologie émergente, y compris la Visio.

DataCamp

Image Processing in Python

Plongez dans le monde du traitement d'images, un aspect essentiel de la science des données. Ce parcours complet par DataCamp vous initie aux techniques de base utilisées dans la gestion des images, allant des améliorations d'images de base aux stratégies de restauration sophistiquées. Au fur et à mesure de votre progression, vous explorerez.

Udemy

Mastering OpenCV: A Practical Guide to Computer Vision

Pénétrez dans le monde fascinant de la vision par ordinateur avec notre cours complet, "Maîtriser OpenCV : Un guide pratique de la vision par ordinateur" offert par Udemy. Ce cours est soigneusement conçu pour vous doter de compétences en manipulations d'images, traitement vidéo et détection d'objets, en utilisant la puissante bibliothèque Ope.

CourseHorse

AI Generative Imaging: Introduction to Image Making (Live Online)

University of Michigan

AI for Autonomous Vehicles and Robotics

Immergez-vous dans le monde transformateur où l'intelligence artificielle rencontre l'autonomie avec le cours : IA pour véhicules autonomes et robotique. Offert par l'Université du Michigan, ce cours sur Coursera propose un voyage complet dans la manière dont les algorithmes d'apprentissage automatique redéfinissent les systèmes autonomes. Ex.

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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!