Dans le deuxième cours de la spécialisation Computer Vision for Engineering and Science, vous réaliserez deux des tâches de vision par ordinateur les plus courantes : la classification d'images et la détection d'objets. Vous appliquerez l'ensemble du processus d'apprentissage automatique, de la préparation de vos données à l'évaluation de vos résultats. À la fin de ce cours, vous formerez des modèles d'apprentissage automatique pour classifier des images de panneaux de signalisation et détecter des défauts de matériaux. Vous utiliserez MATLAB tout au long de ce cours. MATLAB est le choix de prédilection de millions de personnes travaillant dans les domaines de l'ingénierie et des sciences, et fournit les fonctionnalités dont vous avez besoin pour accomplir vos tâches de vision par ordinateur. Vous bénéficierez d'un accès gratuit à MATLAB pendant toute la durée du cours pour réaliser votre travail. Pour réussir dans cette spécialisation, il est utile d'avoir une certaine expérience du traitement d'images. Si vous êtes novice en matière de données d'image, il est recommandé de suivre d'abord la spécialisation Traitement d'images pour l'ingénierie et la science.
Apprentissage automatique pour la vision par ordinateur
Apprentissage automatique pour la vision par ordinateur
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Amanda Wang
9 162 déjà inscrits
Inclus avec
23 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Préparer les données et créer des caractéristiques pour classer les images
Entraîner et évaluer des modèles pour classer des images en utilisant
Former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'objets
Personnaliser la formation au modèle pour différentes applications à l'aide de matrices de coûts
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Image Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Matlab
Détails à connaître
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12 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Révisé le 25 mars 2025
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