Une bonne façon de s'initier à la vision par ordinateur consiste à commencer par les principes fondamentaux du traitement d'images, puis à aborder les méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond appliquées aux données visuelles. Commencez par découvrir comment les images sont représentées, comment fonctionnent les filtres et les transformations, et comment les modèles identifient des motifs dans les données visuelles. Parmi les cours disponibles sur cette page, \<\< Introduction à la vision par ordinateur et au traitement d'images >> d'IBM et \<\< Introduction à la vision par ordinateur >> de l'University of Colorado Boulder constituent des options accessibles. Vous pourrez ensuite vous orienter vers des cours tels que \<\< Réseaux neuronaux convolutifs >> ou \<\< Vision par ordinateur avancée avec TensorFlow >>.‎

Oui. Vous pouvez commencer à vous former gratuitement à la vision par ordinateur sur Coursera de deux façons :

1. Découvrez gratuitementle premier module de nombreux cours sur la vision par ordinateur. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera AI (lorsque disponible).
2. Bénéficiez d'un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à l'ensemble du contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

Si vous souhaitez poursuivre votre apprentissage, obtenir un certificat en vision par ordinateur ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou la période d'essai, vous pouvez passer à un abonnement supérieur ou faire une demande d'aide financière.‎

Les meilleurs cours de vision par ordinateur pour débutants sont généralement ceux qui expliquent le traitement d'images, les données visuelles et les concepts fondamentaux des modèles avant d'aborder les réseaux neuronaux avancés. Sur cette page, le cours \<\< Introduction à la vision par ordinateur et au traitement d'images >> d'IBM et le cours \<\< Introduction à la vision par ordinateur >> de l'University of Colorado Boulder constituent d'excellents points de départ pour acquérir les bases. Le cours \<\< First Principles of Computer Vision >> de Columbia University peut également intéresser les apprenants qui recherchent une approche davantage axée sur les concepts. Une fois que vous maîtriserez les bases, le cours \<\< Convolutional Neural Networks >> de DeepLearning.AI pourra vous aider à approfondir vos connaissances en apprentissage profond pour les tâches visuelles.‎

Les cours de vision par ordinateur abordent généralement la représentation des images, le filtrage, la détection de caractéristiques, la reconnaissance d'objets, la classification, la segmentation, les réseaux neuronaux convolutifs et l'évaluation des modèles. Certains cours incluent également des outils et des frameworks pratiques, tels que TensorFlow ou MATLAB, en fonction de l'orientation du cours. Par exemple, le cours \<\< Advanced Computer Vision with TensorFlow >> de DeepLearning.AI met l'accent sur les workflows appliqués d'apprentissage profond, tandis que le cours \<\< Deep Learning for Computer Vision >> de MathWorks se concentre sur les tâches de vision par ordinateur à l'aide des outils MathWorks. Comparer les intitulés des cours et les descriptions des compétences proposées sur Coursera peut vous aider à choisir entre une approche théorique fondamentale, des projets appliqués et un apprentissage axé sur des outils spécifiques.‎