Cours sur la vision par ordinateur

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Computer Vision: YOLO Custom Object Detection with Colab GPU

Vision par ordinateur : détection d'objets personnalisés avec YOLO et GPU Colab Dans ce cours complet, vous plongerez dans le monde de la détection d'objets en temps réel avec YOLO, l'un des algorithmes les plus puissants pour détecter des objets dans des images et des vidéos. Le cours commence par une introduction à YOLO et la détection d'objet.

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Build a DIY Multimodal Question Answering System with Vertex AI

Construisez un système de réponse aux questions multimodal DIY avec Vertex AI Rejoignez ce laboratoire en libre-accès dans la console Google Cloud pour maîtriser la construction d'un système de réponse aux questions capable de comprendre à la fois le texte et les images avec Vertex AI. Parfait pour ceux qui s'intéressent à l'Intelligence Arti.

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Introduction to Vertex AI Embeddings: Text and Multimodal

Introduction aux Embeddings Vertex AI : Texte et Multimodal Explorez le monde exhaustif de Vertex AI avec notre laboratoire en libre accès, Introduction aux Embeddings Vertex AI : Texte et Multimodal. Réalisé via la console Google Cloud, ce laboratoire offre une expérience pratique avec l'API Vertex AI Embeddings, répondant aux cas d'utilisation.

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Multimodal Generative AI: Vision, Speech, and Assistants

IA Générative Multimodale : Vision, Parole et Assistants Nous présentons un nouveau cours pour remplacer le cours "Coder avec ChatGPT" dans la spécialisation IA Générative. Ce cours mis à jour couvrira des matériaux, des modèles et du contenu publiés en 2024. Parmi les nouvelles additions, on compte du matériel sur l'utilisation de l'IA pour l'i.

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Computer Vision: Face Recognition Quick Starter in Python

Vision par Ordinateur : Démarrage Rapide de la Reconnaissance Faciale en Python Ce cours complet vous guide à travers le monde fascinant de la reconnaissance faciale utilisant Python. En commençant par une introduction aux concepts de reconnaissance faciale, vous procéderez à la configuration de votre environnement utilisant Anaconda et abordere.

University of California, Davis

Hands-on Data Centric Visual AI

IA Visuelle Centrée sur les Données Pratique Ce cours complet est un guide pratique pour développer et maintenir des ensembles de données de haute qualité pour les applications d'IA visuelle. Les apprenants acquerront des connaissances approfondies et des compétences pratiques dans: Découvrir et mettre en œuvre diverses approches de marqua.

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Computer Vision with GluonCV

Vision par Ordinateur avec GluonCV Dans ce cours, vous acquerrez une compréhension utile des composants d'un réseau de neurones convolutionnel (CNN) comme les convolutions et les couches de pooling, etc. Dans ce cours, Alex Smola et Tong He montrent comment implémenter certaines techniques de vision par ordinateur en utilisant GluonCV, un kit d'.

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Learn Computer Vision with OpenCV Library using Python

Débloquez le potentiel de la vision par ordinateur avec notre cours complet sur OpenCV utilisant Python. Hébergé sur Udemy, cette opportunité de formation unique est parfaite pour ceux qui sont intéressés à plonger dans les domaines de la programmation Python, de la vision par ordinateur et du traitement d'image. En vous inscrivant à notre cours, v.

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Introduction to Artificial Intelligence

Embarquez dans un voyage fascinant à la découverte de l'Intelligence Artificielle (IA) avec notre cours d'introduction. Ce programme fondamental explore les bases de l'IA et ses diverses applications, visant à éveiller votre intérêt pour les possibilités infinies que l'IA a à offrir. La portée de l'IA s'étend bien au-delà de nos capacités actuelles.

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Recognizing Shapes in Images with OpenCV

Titre : Reconnaître les formes dans les images avec OpenCV Description : Plongez dans le monde de la vision par ordinateur avec ce cours complet basé sur un projet de 1,5 heure, où vous exploiterez la puissance des techniques de traitement d'images pour identifier des formes à l'aide des transformations de Hough. Parfait pour les passionnés désireu.

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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!