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    University of Colorado Boulder

    Vision computationnelle

    Ce cours fait partie de Spécialisation L'esprit et la machine

    David Quigley

    Instructeur : David Quigley

    5 129 déjà inscrits

    Inclus avec Coursera Plus

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    4 modules
    Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
    4.4

    (64 avis)

    niveau Débutant
    Aucune connaissance prérequise
    8 heures pour terminer
    3 semaines à 2 heures par semaine
    Planning flexible
    Apprenez à votre propre rythme

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    Ce que vous apprendrez

    • Appliquer divers modèles de vision humaine et industrielle et discuter de leurs limites.

    • Démontrer le modèle geon de reconnaissance d'objets et ses limites.

    • Argumentez les avantages et les inconvénients des perspectives symboliste et visualiste de l'imagerie mentale.

    • Reconnaître les modèles de réseaux neuronaux à couche unique et à perceptron multicouche de l'intelligence artificielle.

    Compétences que vous acquerrez

    • Catégorie : Deep learning
      Deep learning
    • Catégorie : Psychologie
      Psychologie
    • Catégorie : Infographie
      Infographie
    • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
      Réseaux neuronaux artificiels
    • Catégorie : Pensée informatique
      Pensée informatique
    • Catégorie : Analyse d'images
      Analyse d'images
    • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
      Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
    • Catégorie : Vision par ordinateur
      Vision par ordinateur

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    Évaluations

    5 devoirs

    Enseigné en Anglais

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    Ce cours fait partie de la Spécialisation L'esprit et la machine
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    • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
    • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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    Certificat professionnel Coursera

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    Certificat professionnel Coursera

    Il y a 4 modules dans ce cours

    Dans ce cours, nous développerons la vision en tant qu'espace de problèmes cognitifs et nous explorerons les modèles qui traitent de diverses tâches de vision. Nous étudierons ensuite comment les limites de ces problèmes conduisent à une analyse plus complexe de l'esprit et du cerveau et comment ces explorations conduisent à des modèles informatiques de compréhension plus complexes.

    Cette semaine, nous allons explorer quelques hypothèses de base d'un modèle simple de la vision humaine.

    Inclus

    1 vidéo1 lecture1 devoir

    1 vidéo•Total 18 minutes
    • La vision en tant que problème informatique•18 minutes•Prévisualiser le module
    1 lecture•Total 10 minutes
    • La vision par l'homme et la machine•10 minutes
    1 devoir•Total 10 minutes
    • Vue d'ensemble de la vision•10 minutes

    Cette semaine, nous allons explorer des modèles de tâches d'ordre supérieur résolues par le système visuel.

    Inclus

    3 vidéos2 devoirs3 sujets de discussion

    3 vidéos•Total 103 minutes
    • Trouver des arêtes•31 minutes•Prévisualiser le module
    • Perception de la profondeur•35 minutes
    • Reconnaissance d'objets•36 minutes
    2 devoirs•Total 20 minutes
    • Bords•5 minutes
    • Géons•15 minutes
    3 sujets de discussion•Total 30 minutes
    • Photos de Geon•10 minutes
    • Disparité•10 minutes
    • Illusion d'Ames•10 minutes

    Cette semaine, nous allons comparer et opposer différentes perspectives sur la façon dont l'imagerie mentale est liée au système visuel.

    Inclus

    2 vidéos1 lecture1 devoir

    2 vidéos•Total 122 minutes
    • L'imagerie mentale et le cerveau•62 minutes•Prévisualiser le module
    • L'imagerie mentale et le "tournant vers les neurosciences"•60 minutes
    1 lecture•Total 10 minutes
    • L'imagerie mentale et le système visuel•10 minutes
    1 devoir•Total 5 minutes
    • L'imagerie mentale•5 minutes

    Cette semaine, nous explorerons le neurone en tant qu'élément du système cognitif humain et les façons dont nous pouvons mettre en œuvre ces éléments dans les systèmes de réseaux neuronaux de l'intelligence artificielle.

    Inclus

    3 vidéos1 lecture1 devoir

    3 vidéos•Total 98 minutes
    • Perceptrons•46 minutes•Prévisualiser le module
    • Réseaux multicouches•25 minutes
    • Apprentissage profond pour la reconnaissance d'objets•26 minutes
    1 lecture•Total 45 minutes
    • Le monde de l'esprit et du corps (sections 4.0 à 4.4)•45 minutes
    1 devoir•Total 10 minutes
    • Problème de convolution•10 minutes

    Instructeur

    Évaluations de l’enseignant

    Évaluations de l’enseignant

    Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

    4.7 (15 évaluations)
    David Quigley
    David Quigley
    University of Colorado Boulder
    4 Cours•24 765 apprenants

    Offert par

    University of Colorado Boulder

    Offert par

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    CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.

    En savoir plus sur Algorithmes

    • D

      Duke University

      Visual Perception and the Brain

      Cours

    • C

      Columbia University

      First Principles of Computer Vision

      Spécialisation

    • M

      MathWorks

      Computer Vision for Engineering and Science

      Spécialisation

    • M

      MathWorks

      Machine Learning for Computer Vision

      Cours

    Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

    Felipe M.
    Étudiant(e) depuis 2018
    ’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
    Jennifer J.
    Étudiant(e) depuis 2020
    ’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
    Larry W.
    Étudiant(e) depuis 2021
    ’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
    Chaitanya A.
    ’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

    Avis des étudiants

    4.4

    64 avis

    • 5 stars

      57,81 %

    • 4 stars

      29,68 %

    • 3 stars

      9,37 %

    • 2 stars

      0 %

    • 1 star

      3,12 %

    Affichage de 3 sur 64

    D
    DH
    5

    Révisé le 15 mars 2021

    Very nice course but needs to include more instructiveness with lots of examples.

    A
    AM
    5

    Révisé le 30 mai 2021

    Good understanding of mechanism of computer vision through deep learning

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    • Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.

    • Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.

    Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.

    Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complèteS’ouvre dans un nouvel onglet.

    Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.

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