Computer Vision and Image Processing Fundamentals

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Veuillez noter : Réussir ce cours IBM vous donne l'opportunité de gagner un badge de compétence — une référence sophistiquée, vérifiable et numérique qui décrit les connaissances et les capacités que vous avez acquises. Inscrivez-vous, terminez le cours et réclamez votre badge pour en savoir plus !

La Vision par Ordinateur se positionne à l'avant-garde des domaines les plus excitants en apprentissage automatique, en informatique et en intelligence artificielle, avec des implications couvrant des secteurs tels que les véhicules autonomes, la robotique, la réalité augmentée, et la reconnaissance faciale pour les forces de l'ordre.

Dans ce cours de niveau débutant, plongez dans le domaine de la vision par ordinateur et explorez ses applications diverses à travers de nombreux domaines. Tout au long de ce cours, vous interagirez avec Python, Watson AI et OpenCV pour le traitement d'images et travaillerez avec des modèles de classification d'images. De plus, vous aurez l'occasion de construire, entraîner et évaluer vos propres classificateurs d'images personnalisés.

C'est un cours pratique rempli de divers laboratoires et exercices. Tous les travaux de laboratoire seront effectués dans le Cloud, où vous aurez un accès gratuit à un environnement Cloud.

À la conclusion de ce cours, les participants auront les compétences pour créer leur propre application web de vision par ordinateur et la lancer dans le Cloud.

Aucune expérience préalable en Apprentissage Automatique ou en Vision par Ordinateur n'est requise pour ce cours. Néanmoins, une compréhension de base du langage de programmation Python est essentielle.

Université : Fournisseur : edX. Catégories : Cours sur Python, Cours sur l'Apprentissage Automatique, Cours sur la Vision par Ordinateur, Cours sur le Cloud Computing, Cours sur OpenCV, Cours sur le Traitement d'Images Numériques.

Programme


Enseigné par

Yi Leng Yao and Sacchit Chadha


Étiquettes

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pricing Free Online Course (Audit)
language English
duration 3 weeks, 3-4 hours a week
sessions On-Demand
level Beginner