University of California San Diego
Internet des objets : Technologies multimédias
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Internet des objets : Technologies multimédias

Ce cours fait partie de Spécialisation Internet des objets et IA Cloud

Enseigné en Anglais

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Harinath Garudadri
Ganz Chockalingam

Instructeurs : Harinath Garudadri

24 265 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.6

(253 avis)

5 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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Cours

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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 quiz

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 quiz

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 quiz

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.4 (36 évaluations)
Harinath Garudadri
University of California San Diego
9 Cours121 344 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Génie électrique

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 253

4.6

253 avis

  • 5 stars

    76,74 %

  • 4 stars

    15,50 %

  • 3 stars

    3,87 %

  • 2 stars

    2,32 %

  • 1 star

    1,55 %

JC
5

Révisé le 18 avr. 2018

KK
5

Révisé le 3 mai 2020

MM
5

Révisé le 4 mars 2021

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