Fondements de la vision par ordinateur avec PyTorch et TensorFlow

La vision par ordinateur transforme des industries allant des soins de santé à la conduite autonome, mais pour commencer, il faut une solide compréhension de la théorie fondamentale et des frameworks pratiques. Ce cours textuel vous guide étape par étape, depuis la manipulation fondamentale des pixels jusqu'à l'entraînement de modèles d'apprentissage profond de pointe. Vous passerez de débutant à praticien confiant, capable de concevoir, d'entraîner et d'évaluer des réseaux de neurones. En lisant des explications claires et des extraits de code structurés, vous comprendrez exactement comment les machines interprètent les données visuelles et comment appliquer ces concepts à des scénarios du monde réel. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la représentation d'image de base, les espaces colorimétriques et les techniques de prétraitement à l'aide d'OpenCV. - Créer et entraîner des réseaux de neurones convolutifs (CNN) à partir de zéro, à la fois dans PyTorch et TensorFlow. - Appliquer l'apprentissage par transfert en utilisant des architectures pré-entraînées comme ResNet et les Vision Transformers (ViTs) modernes. - Implémenter des modèles de détection d'objets, y compris YOLO et Faster R-CNN, pour des prédictions localisées. - Configurer des pipelines de segmentation sémantique à l'aide d'architectures U-Net pour une classification au niveau du pixel. - Optimiser l'entraînement des modèles avec une augmentation de données avancée et des pratiques modernes de pipeline de jeux de données. Le cours commence par les bases du traitement d'images et des réseaux de neurones avant de passer aux architectures d'apprentissage profond avancées. Vous explorerez des implémentations de code structurées pour les tâches de classification d'images, de détection d'objets et de segmentation, en apprenant à déboguer et à affiner vos modèles. Ce cours est conçu pour les débutants, les aspirants scientifiques des données et les développeurs de logiciels qui souhaitent entrer dans le domaine de l'intelligence artificielle. Aucune expérience préalable en apprentissage profond n'est requise, bien qu'une compréhension de base de la programmation Python soit recommandée. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le potentiel de la vision par ordinateur et créer vos premières applications visuelles intelligentes.