Fondements de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur

Comment les ordinateurs voient-ils, comprennent-ils et interprètent-ils les images numériques ? Ce cours textuel vous guide des principes fondamentaux du traitement d'images à la construction de modèles modernes d'apprentissage profond pour les tâches de vision par ordinateur. Vous commencerez par apprendre comment les images numériques sont représentées et manipulées, puis vous progresserez à la construction de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) à partir de zéro pour détecter les bords, les textures et les formes complexes. Enfin, vous explorerez des architectures avancées et des concepts modernes tels que l'apprentissage par transfert et les Vision Transformers qui alimentent les applications de vision de pointe d'aujourd'hui. Ce que vous apprendrez : 1. Comprendre les concepts clés du traitement d'images et de la représentation numérique. 2. Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour la classification d'images. 3. Appliquer l'apprentissage par transfert pour adapter des modèles pré-entraînés à des ensembles de données personnalisés. 4. Explorer des architectures de vision modernes, y compris les Vision Transformers (ViTs). 5. Mettre en œuvre des tâches clés de vision par ordinateur telles que la détection d'objets et la segmentation d'images. 6. Préparer et augmenter les données d'images pour améliorer la généralisation du modèle. Le cours commence par des définitions fondamentales et des concepts de base de traitement d'images avant de passer étape par étape aux architectures d'apprentissage profond. Grâce à des explications claires et à des explications de code structurées, vous acquerrez une compréhension pratique de la manière de résoudre des problèmes de vision du monde réel. Ce cours est conçu pour les débutants en apprentissage automatique et en vision par ordinateur. Aucune expérience préalable de l'apprentissage profond n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre base en vision par ordinateur et en apprentissage profond.