Vision par ordinateur et reconnaissance d'images avec TensorFlow

La vision par ordinateur est la technologie qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre le monde visuel, et sa maîtrise nécessite une solide compréhension des architectures d'apprentissage profond. Ce cours offre un parcours structuré pour aller au-delà de la simple classification et effectuer des tâches complexes telles que l'identification de plusieurs objets dans une image et la délimitation de leurs formes exactes. Vous apprendrez à concevoir et à affiner des réseaux neuronaux capables de voir, de localiser et de catégoriser les informations dans les images numériques. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de mettre en œuvre des modèles standard de l'industrie et de les adapter pour résoudre des problèmes spécifiques de reconnaissance visuelle. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux convolutifs et du traitement des données spatiales - Appliquer des techniques d'apprentissage par transfert pour exploiter de puissants modèles pré-entraînés pour des ensembles de données personnalisés - Construire des systèmes de détection d'objets à l'aide des architectures regional-CNN et residual network - Mettre en œuvre des méthodes de segmentation d'images telles que U-Net et Mask R-CNN pour l'identification au niveau du pixel - Explorer les architectures de vision modernes, y compris une introduction aux Vision Transformers - Pratiquer les stratégies de prétraitement et d'augmentation des données pour améliorer la robustesse et la précision des modèles Le cours commence par la terminologie essentielle et les fondements architecturaux avant de progresser à travers des tâches de vision spécifiques telles que la localisation et la segmentation. Vous suivrez des explications écrites et analyserez des extraits de code pour comprendre la logique derrière les pipelines modernes de vision par ordinateur. Ce cours est conçu pour les débutants intéressés par l'apprentissage profond et l'intelligence artificielle ; aucune expérience préalable en vision par ordinateur n'est requise. Commencez à développer vos compétences en vision par ordinateur dès aujourd'hui.