Dans ce cours, nous développerons la vision en tant qu'espace de problèmes cognitifs et nous explorerons les modèles qui traitent de diverses tâches de vision. Nous étudierons ensuite comment les limites de ces problèmes conduisent à une analyse plus complexe de l'esprit et du cerveau et comment ces explorations conduisent à des modèles informatiques de compréhension plus complexes.
Vision computationnelle
Vision computationnelle
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'esprit et la machine"
Instructeur : David Quigley
5 352 déjà inscrits
Inclus avec
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67 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Appliquer divers modèles de vision humaine et industrielle et discuter de leurs limites.
Démontrer le modèle geon de reconnaissance d'objets et ses limites.
Argumentez les avantages et les inconvénients des perspectives symboliste et visualiste de l'imagerie mentale.
Reconnaître les modèles de réseaux neuronaux à couche unique et à perceptron multicouche de l'intelligence artificielle.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Computational Thinking
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Psychology
- Catégorie : Convolutional Neural Networks
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Computer Graphics
Détails à connaître
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "L'esprit et la machine"
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
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Avis des étudiants
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DH
Révisé le 14 mars 2021
Very nice course but needs to include more instructiveness with lots of examples.
AM
Révisé le 29 mai 2021
Good understanding of mechanism of computer vision through deep learning
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