Vision par ordinateur et apprentissage automatique avec MATLAB

Les images numériques contiennent de grandes quantités de données. Pour transformer ces pixels en informations exploitables, il faut des techniques d'apprentissage automatique spécialisées. Ce cours vous guide tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, ce qui vous permet de transformer des données d'images brutes en systèmes intelligents capables de reconnaître des modèles et de localiser des objets automatiquement. À la fin du cours, vous serez en mesure de gérer la préparation des données, d'entraîner des modèles pour des tâches de reconnaissance spécifiques et d'évaluer leurs performances à l'aide de métriques standard de l'industrie. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts fondamentaux du traitement numérique de l'image et de l'apprentissage automatique. - Préparer et étiqueter des ensembles de données d'images pour l'entraînement de modèles de vision par ordinateur robustes. - Construire des systèmes de classification d'images en utilisant des architectures de réseaux de neurones convolutionnels modernes. - Implémenter des flux de travail de détection d'objets pour identifier et localiser des éléments spécifiques dans une image. - Appliquer des techniques d'apprentissage par transfert pour tirer parti de modèles pré-entraînés pour un développement plus rapide. - Évaluer les performances du modèle à l'aide de mesures standard telles que l'exactitude et le rappel de précision. Le cours commence par la terminologie fondamentale et la gestion des données avant de passer à des flux de travail pratiques pour la formation et le raffinement des modèles.Vous explorerez comment ces techniques s'appliquent à des scénarios tels que l'identification des panneaux de signalisation et la détection des défauts matériels à travers des explications écrites et des exercices basés sur le code. Ce cours est conçu pour les débutants en ingénierie, en sciences ou en analyse de données qui souhaitent commencer à utiliser des outils de vision par ordinateur.Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise. Commencez à créer vos propres applications de vision par ordinateur grâce à des instructions claires et textuelles.