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★ 5.0(1)⏱ 2 h 48 min📚 28 leçons🎧 Version audio
Vision par ordinateur et compréhension d'images avec TensorFlow et GCP
Créez et déployez des modèles de reconnaissance d'images à l'aide de TensorFlow et GCP, en passant des API cloud pré-entraînées aux réseaux neuronaux personnalisés.
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À propos de ce cours
Les données visuelles augmentent de manière exponentielle, et la capacité d'extraire des informations significatives à partir d'images est une compétence très recherchée dans le développement logiciel moderne et la science des données. Ce cours textuel offre un chemin clair pour maîtriser les concepts de vision par ordinateur à l'aide de TensorFlow et d'outils d'apprentissage automatique basés sur le cloud.
Vous passerez de la compréhension de la représentation d'images de base à la conception, l'entraînement et le déploiement de modèles sophistiqués de classification d'images. En explorant à la fois les API cloud prêtes à l'emploi et les architectures d'apprentissage profond personnalisées, vous acquerrez les connaissances pratiques nécessaires pour résoudre des défis de reconnaissance visuelle du monde réel.
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur, le prétraitement des images et la manière dont les machines interprètent les données visuelles.
- Déployer des API d'apprentissage automatique pré-intégrées sur GCP pour un étiquetage d'images et une détection d'objets rapides.
- Créer des classificateurs d'images personnalisés à l'aide de TensorFlow, en partant de modèles linéaires jusqu'aux réseaux neuronaux profonds (DNN).
- Concevoir des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour extraire des caractéristiques spatiales complexes des images.
- Appliquer l'augmentation de données, l'extraction de caractéristiques et le réglage fin pour améliorer considérablement la précision du modèle.
- Implémenter des pipelines d'entrée efficaces à l'aide de l'API moderne tf.data pour optimiser les flux de travail d'entraînement.
Le cours commence par la terminologie essentielle et les fondements mathématiques des images numériques avant de vous guider à travers les outils de vision basés sur le cloud et le développement de modèles TensorFlow personnalisés. Vous lirez des explications complètes, analyserez des configurations de code structurées et réaliserez des exercices conceptuels conçus pour consolider votre compréhension.
Ce cours s'adresse aux aspirants scientifiques des données, aux développeurs de logiciels et aux passionnés de technologie qui souhaitent entrer dans le domaine de la vision par ordinateur. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique ou en traitement d'images n'est requise.
Commencez à lire dès aujourd'hui pour acquérir votre expertise fondamentale en compréhension d'images basée sur le cloud.
Ce que vous recevez
📜Certificat de fin Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
💬Tuteur AI personnel Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
🎧Version audio incluse Apprenez en déplacement, sans écran
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📱Téléphone ou ordinateur Fonctionne partout, sur tout appareil
💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 2 h 48 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Vision par ordinateur et compréhension d'images avec TensorFlow et GCP
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Vision par ordinateur et compréhension d'images avec TensorFlow et GCP
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Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié