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Vision computationnelle
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Vision computationnelle

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

David Quigley

Instructeur : David Quigley

5 192 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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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 : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
    Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Pensée informatique
    Pensée informatique
  • Catégorie : Deep learning
    Deep learning
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
    Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Infographie
    Infographie
  • Catégorie : Psychologie
    Psychologie
  • Catégorie : Vision par ordinateur
    Vision par ordinateur
  • Catégorie : Analyse d'images
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Ce cours fait partie de la Spécialisation L'esprit et la machine
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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

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant

Évaluations de l’enseignant

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4.7 (15 évaluations)
David Quigley
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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

  • Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    D

    Duke University

    Visual Perception and the Brain

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Columbia University

    First Principles of Computer Vision

    Spécialisation

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    M

    MathWorks

    Computer Vision for Engineering and Science

    Spécialisation

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    M

    MathWorks

    Machine Learning for Computer Vision

    Cours

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’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.’
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Avis des étudiants

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65 avis

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  • 4 stars

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Affichage de 3 sur 65

A
AM
5

Révisé le 30 mai 2021

Good understanding of mechanism of computer vision through deep learning

D
DH
5

Révisé le 15 mars 2021

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

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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.

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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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