Détection et classification des images d'objets à l'aide de Ruby - Traitement numérique d'images avec IA

Aperçu

Découvrez comment mettre en œuvre la détection d'objets et la classification d'images en utilisant Ruby, en explorant les techniques d'apprentissage profond pour le traitement d'images numériques et les applications d'IA.

Programme

• Introduction au traitement d'images numériques
Concepts et terminologie de base
Aperçu des formats d'image et de la représentation des données
• Mise en place de l'environnement de développement
Installation de Ruby et des bibliothèques nécessaires
Introduction aux bibliothèques de traitement d'images en Ruby
• Bases de l'IA et de l'apprentissage automatique
Aperçu de l'IA et de ses applications
Introduction aux concepts de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
• Introduction à la vision par ordinateur
Concepts de la vision par ordinateur en IA
Applications dans la détection d'objets et la classification d'images
• Travail avec les données d'image en Ruby
Chargement et prétraitement des données d'image
Réalisation de transformations d'image de base
• Cadres et outils d'apprentissage profond
Aperçu des cadres d'apprentissage profond (TensorFlow, PyTorch)
Utilisation des bibliothèques Ruby pour l'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow.rb)
• Détection d'objets à l'aide de l'apprentissage profond
Comprendre les techniques de détection d'objets
Implémentation de modèles simples de détection d'objets en Ruby
• Techniques de classification d'images
Aperçu de la classification d'images avec l'apprentissage profond
Construction de modèles de classification d'images en Ruby
• Entraînement et évaluation des modèles d'IA
Préparation des ensembles de données et formation des modèles
Évaluation des performances et de la précision du modèle
• Techniques avancées de détection d'objets
Utilisation de modèles pré-entrainés et apprentissage par transfert
Implémentation d'algorithmes avancés tels que YOLO, SSD
• Intégration et déploiement
Intégration des modèles avec des applications Ruby
Déploiement de modèles d'IA pour les applications réelles
• Études de cas et applications pratiques
Analyse des applications réelles et des cas d'utilisation
Projet pratique : Construction d'un système complet de détection ou de classification d'objets
• Considérations éthiques et meilleures pratiques
Comprendre les implications éthiques de l'IA
Meilleures pratiques pour une utilisation responsable de l'IA
• Revue du cours et orientations futures
Récapitulatif et points forts du cours
Exploration des tendances futures de l'IA et de la vision par ordinateur avec Ruby

Sujets

Programmation