|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/vision-par-ordinateur-moderne-avec-pytorch-i/
课程评论：没有评论
课程名称：现代计算机视觉与Pytorch I 课程概述：欢迎参加计算机视觉课程！本课程深入探索计算机视觉领域的基础知识和最新进展。通过理论与实践相结合，课程内容包括以下主题： 1. **多层感知**：理解多层神经网络在计算机视觉中的基础知识，以及它们在图像分析和分类中的应用。 2. **卷积神经网络（CNN）**：详细研究CNN，，包括其架构及在目标检测、图像分割等方面的应用。 3. **尖端CNN架构**：探索如VGG、ResNet、DenseNet和EfficientNet等尖端架构，分析其结构和性能。 4. **迁移学习**：学习如何利用迁移学习，借助已有模型的知识来完成特定的计算机视觉任务。 5. **数据增强**：理解数据增强在提高模型性能中的重要性，并探索不同的技术。 6. **转换网络**：发现转换网络的基础知识及其在计算机视觉中的应用，例如图像识别和图像生成文本等任务。 本课程提供理论学习、实践作业和项目的结合，以帮助学生掌握这些概念并在实际计算机视觉场景中应用。加入我们，一同深入探索计算机视觉的精彩世界及其创新应用！
Bienvenue au cours de Vision par Ordinateur! Ce cours explore en profondeur les fondamentaux et les avancées récentes dans le domaine de la vision par ordinateur. En combinant la théorie et la pratique, ce cours couvre les sujets suivants:1. **Perception Multicouche**: Comprendre les bases des réseaux de neurones multicouches pour la vision par ordinateur, et leur utilisation dans l'analyse et la classification d'images.2. **Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)**: Étudier en détail les CNN, leurs architectures et leur utilisation dans la détection d'objets, la segmentation d'images et bien plus encore.3. **Architectures CNN de Pointe**: Explorer les architectures de pointe telles que VGG, ResNet, DenseNet et EfficientNet, en analysant leurs structures et leurs performances.4. **Transfert d'Apprentissage**: Apprendre à utiliser le transfert d'apprentissage pour bénéficier des connaissances préalables des modèles pour des tâches spécifiques de vision par ordinateur.5. **Augmentation de Données**: Comprendre l'importance de l'augmentation de données pour améliorer les performances des modèles et explorer différentes techniques.6. **Réseaux Neuronaux Transformer**: Découvrir les bases des réseaux neuronaux Transformer et leur application dans la vision par ordinateur pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte à partir d'images.Ce cours offre une combinaison d'études théoriques, de travaux pratiques et de projets pour permettre aux étudiants de maîtriser ces concepts et de les appliquer dans des scénarios réels de vision par ordinateur. Rejoignez-nous pour plonger dans le monde passionnant de la vision par ordinateur et de ses applications novatrices!
