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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Amanda Wang
6 926 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 : Analyse d'images
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : Tests de performance
- Catégorie : Matlab
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Visualisation (infographie)
Détails à connaître
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12 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Avis des étudiants
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Révisé le 26 mars 2025
Excellent course to learn ML fundamentals in computer vision field.
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Foire Aux Questions
Oui. Une licence gratuite est disponible pour les apprenants inscrits au cours. Vous devez disposer d'un ordinateur capable d'exécuter MATLAB. Vous pouvez consulter la configuration requise ici.
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
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 du certificat et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. De là, vous pourrez l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
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