La vision par ordinateur (VA) est un domaine d'étude fascinant qui tente d'automatiser le processus d'attribution d'une signification aux images numériques ou aux vidéos. En d'autres termes, nous aidons les ordinateurs à voir et à comprendre le monde qui nous entoure ! Un certain nombre d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour accomplir des tâches de CV, et comme l'apprentissage automatique devient plus rapide et plus efficace, nous pouvons déployer ces techniques dans des systèmes embarqués. Ce cours, offert par un partenariat entre Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio, et la Fondation TinyML, vous permettra de comprendre comment l'apprentissage profond avec des réseaux neuronaux peut être utilisé pour classer des images et détecter des objets dans des images et des vidéos. Vous aurez l'occasion de déployer ces modèles d'apprentissage automatique dans des systèmes embarqués, ce qui est connu sous le nom d'apprentissage automatique embarqué ou TinyML. Il est conseillé d'être familier avec le langage de programmation Python et les concepts de base de l'apprentissage automatique (tels que les réseaux neuronaux, l'apprentissage, l'inférence et l'évaluation) pour comprendre certains sujets ainsi que pour mener à bien les projets. Quelques notions de mathématiques (lecture de tracés, arithmétique, algèbre) sont également requises pour les quiz et les projets. Si vous ne l'avez pas encore fait, il est recommandé de suivre le cours "Introduction to Embedded Machine Learning", qui couvre les concepts et le vocabulaire nécessaires pour comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones convolutifs (CNN), et qui explique comment les utiliser pour classer des images et détecter des objets. Les projets pratiques vous donneront l'occasion d'entraîner vos propres CNN et de les déployer sur un microcontrôleur et/ou un ordinateur monocarte.
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Vision par ordinateur avec apprentissage automatique intégré
Instructeur : Shawn Hymel
21 998 déjà inscrits
Inclus avec 
(134 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comment former et développer un système de classification d'images à l'aide de l'apprentissage automatique ?
Comment former et développer un système de détection d'objets à l'aide de l'apprentissage automatique ?
Comment déployer un modèle d'apprentissage automatique sur un microcontrôleur ?
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Microcontrôleur
- Catégorie : Développement de systèmes embarqués
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Il y a 3 modules dans ce cours
Dans ce module, nous présentons le concept de vision par ordinateur et la manière dont il peut être utilisé pour résoudre des problèmes. Nous verrons comment les images numériques sont créées et stockées sur un ordinateur. Ensuite, nous passons en revue les réseaux neuronaux et démontrons comment ils peuvent être utilisés pour classer des images simples. Enfin, nous vous accompagnons dans un projet visant à entraîner un classificateur d'images et à le déployer dans un système embarqué.
Inclus
13 vidéos15 lectures4 devoirs2 sujets de discussion
Dans ce module, nous examinons les bases des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et la manière dont ils peuvent être utilisés pour créer un modèle de classification d'images plus robuste. Nous examinons le fonctionnement interne des CNN (par exemple, la convolution et la mise en commun) ainsi que certaines techniques de visualisation utilisées pour voir comment les CNN prennent des décisions. Nous introduisons le concept d'augmentation des données pour aider à fournir plus de données au processus de formation. Vous aurez l'occasion d'entraîner votre propre CNN et de le déployer dans un système embarqué.
Inclus
9 vidéos13 lectures5 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, nous aborderons les bases de la détection d'objets et nous verrons en quoi elle diffère de la classification d'images. Nous passerons en revue les mathématiques nécessaires pour mesurer les performances de la détection d'objets. Ensuite, nous présenterons plusieurs modèles populaires de détection d'objets et démontrerons le processus nécessaire pour entraîner un tel modèle dans Edge Impulse. Enfin, il vous sera demandé de déployer un modèle de détection d'objets dans un système embarqué.
Inclus
10 vidéos11 lectures3 devoirs1 sujet de discussion1 plugin
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