Le contenu est un exemple éminent des caractéristiques qui ont contribué au succès de l'internet sans fil. Les plateformes mobiles telles que le processeur Snapdragon™ disposent de capacités matérielles et logicielles particulières pour rendre l'acquisition, le traitement et le rendu des contenus multimédias efficaces et rentables.
Internet des objets : Technologies multimédias
Ce cours fait partie de Spécialisation Internet des objets et IA Cloud
Instructeurs : Harinath Garudadri
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3 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue dans l'Internet des objets ! Avant de plonger dans ce cours, permettez-nous de vous expliquer de quoi il s'agit ! Nous allons vous présenter les grandes lignes de ce cours, module par module, en mettant l'accent sur les aspects les plus intéressants.
Inclus
1 vidéo1 lecture
Dans ce cours, vous verrez un grand nombre de nouveaux mots et d'acronymes avec lesquels vous n'êtes peut-être pas familier. Si vous vous sentez à l'aise avec la terminologie technique, n'hésitez pas à sauter ces leçons car elles n'affecteront pas l'intégrité générale du cours. Si vous voyez quelque chose que vous voulez savoir un peu plus, n'hésitez pas à regarder la vidéo pour avoir un aperçu de certains concepts de base. Nous nous attendons à ce que vous connaissiez la majorité de ce matériel avant de passer au module suivant, nous vous recommandons de passer par les leçons pour une mise à niveau rapide.
Inclus
16 vidéos1 lecture1 devoir
Dans ce module, notre estimé professeur Harinath Garudadri parlera des codeurs et des décodeurs (Codecs). Cela nous permettra de mieux utiliser nos choix multimédias lorsque nous travaillerons avec le DragonBoardTM 410c. Nous examinerons les raisons de l'utilisation des codecs, les différentes façons de tirer parti des redondances lors de l'utilisation des codecs et enfin la possibilité de tirer parti de différentes combinaisons de récepteurs et d'émetteurs. Si nous sommes capables de comprendre la manière dont les informations sont envoyées et reçues sur le plan de données, nous pouvons créer et utiliser les bons codecs.
Inclus
11 vidéos1 lecture1 devoir
Dans ce module, nous parlerons en profondeur de la vision par ordinateur. Nous parlerons d'une variété d'applications actuelles de la vision par ordinateur, et nous ferons un brainstorming sur les applications futures que vous êtes tous capables de faire ! Enfin, nous mettrons en place un environnement de développement de vision par ordinateur sur votre version Linaro/Debian capable de créer une grande variété de projets de vision par ordinateur. À la fin de ce module, nous aurons construit une excellente application de base en Python, nous y ajouterons quelques fonctionnalités et nous vous transmettrons le code ! Nous espérons que ce code pourra vous servir de modèle.
Inclus
13 vidéos2 lectures1 devoir
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Génie électrique
University of California San Diego
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Avis des étudiants
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Révisé le 2 mars 2017
So much I have learned in this course and so thankful to UCSD and Coursera.
Révisé le 18 avr. 2018
excellent, I like the digital image processing, and the use of different free software tools for it.
Révisé le 11 févr. 2020
Learnt useful terms and had fun figuring things out alongside the experts
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