Cours sur la vision par ordinateur

248 Cours

XuetangX

AI TIME PhD 华南理工实验室专场二

Participez à une session académique exclusive qui explore la recherche pionnière et les discussions du programme AI TIME PhD au laboratoire de l'Université de Technologie de Chine du Sud. Cet événement met l'accent sur les dernières avancées en intelligence artificielle et innovations technologiques.

人工智能基础核心技术之事件检测

Bienvenue au cours "Technologies de Base de l'Intelligence Artificielle : Détection d'Événements" offert par l'Université Tsinghua. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les techniques de détection d'événements en intelligence artificielle pour identifier et analyser des événements ou motifs significatifs dans le flux de données. Ce cours.

Coursera

Introducing Multimodal Llama 3.2

Rejoignez le court cours 'Présentation de Multimodal Llama 3.2' et plongez dans les dernières innovations en IA présentées par Amit Sangani, Directeur Senior de l'Ingénierie des Partenaires IA chez Meta. Explorez les améliorations des modèles Llama 3.1 et 3.2, incluant l'appel d'outils personnalisé, la multimodalité et la Llama stack. Les mod.

Coursera

IBM AI Engineering

Coursera La technologie IA devrait croître de 37,3 % d'ici l'année 2030, selon Forbes. Le Certificat Professionnel en Ingénierie de l'IA d'IBM, proposé via Coursera, équipe les data scientists, ingénieurs en apprentissage machine, ingénieurs logiciels, et spécialistes techniques des compétences nécessaires pour exceller en tant qu'ingénieur.

SAP Learning

Building AI and Sustainability Solutions on SAP BTP

Découvrez comment SAP répond aux objectifs de durabilité en permettant aux clients de devenir des entreprises intelligentes et durables. La plateforme technologique de SAP (BTP) sert de base solide pour développer des applications, intégrer des solutions, gérer des données, déployer des analyses et tirer parti de l'IA. L'engagement de SAP envers.

Microsoft Learn

Ethical AI

IA Éthique Améliorez votre compréhension de l'IA éthique avec le cours complet de Microsoft. Ce programme couvre des domaines critiques tels que les charges de travail IA et les services Azure AI, en mettant l'accent sur l'engagement de Microsoft envers les politiques de Responsable AI. Module 1 : Explorez les solutions IA et les essenti.

SAP Learning

Generative AI at SAP

Découvrez comment l'intelligence artificielle (IA) transforme les processus métier avec le cours 'IA Générative chez SAP'. Ce programme offre une compréhension complète des utilisations fondamentales et des avantages de l'IA dans un cadre professionnel. Les participants exploreront différentes méthodologies de l'IA et étudieront des cas d'utilisa.

LinkedIn Learning

Develop Your Skills with the OpenAI API

Développez vos compétences avec l'API OpenAI La popularité des puissants modèles d'apprentissage automatique d'OpenAI permet aux développeurs de créer des applications incroyables alimentées par l'IA. L'API OpenAI sert de pont vers ces modèles puissants. À travers ce parcours d'apprentissage, les développeurs peuvent explorer les capacités de l'.

AWS Skill Builder

AWS Cloud Quest: Machine Learning (Japanese)

Explorez le monde dynamique de l'informatique en nuage et de l'apprentissage automatique avec AWS Cloud Quest : Apprentissage Automatique - proposé en japonais par AWS Skill Builder. Ce cours est votre porte d'entrée pour maîtriser des concepts essentiels tels que : Les fondamentaux de l'informatique en nuage avec Amazon S3. Les premièr.

Coursera

Üretken Yapay Zekaya Giriş

En vous initiant à l'intelligence artificielle générative, acquérez des connaissances de base sur ce domaine passionnant et en rapide évolution. Le cours vise à expliquer ce qu'est l'intelligence artificielle générative, son fonctionnement et comment elle diffère des méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez les.

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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!