10 Meilleurs Cours de Vision Par Ordinateur en Ligne

Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Vision Par Ordinateur et à obtenir votre  certificat de Vision Par Ordinateur.

Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Vision Par Ordinateur  qui sont disponibles en ligne actuellement.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.

Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !

10 Meilleurs Cours de Vision Par Ordinateur en Ligne

1. Convolutional Neural Networks in Python: CNN Computer Vision par Start-Tech Academy Cours Udemy Notre meilleur choix

Python for Computer Vision & Image Recognition – Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) – Keras & TensorFlow 2

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 117856+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1123+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Setting up Python and Jupyter Notebook
Single Cells – Perceptron and Sigmoid Neuron
Neural Networks – Stacking cells to create network
Important concepts: Common Interview questions
Standard Model Parameters
Tensorflow and Keras
Python – Dataset for classification problem
Python – Building and training the Model
Python – Solving a Regression problem using ANN
Complex ANN Architectures using Functional API
Saving and Restoring Models
Hyperparameter Tuning
CNN – Basics
Creating CNN model in Python
Analyzing impact of Pooling layer
Project : Creating CNN model from scratch
Project : Data Augmentation for avoiding overfitting
Transfer Learning : Basics
Transfer Learning in Python
Congratulations & about your certificate

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2. “Deep Learning and Computer Vision A-Z™: OpenCV, SSD & GANs” par “Hadelin de Ponteves, Kirill Eremenko, Ligency I Team, Ligency Team” Cours Udemy

Become a Wizard of all the latest Computer Vision tools that exist out there. Detect anything and create powerful apps.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 45199+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 6293+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Module 1 – Face Detection Intuition
Module 1 – Face Detection with OpenCV
Homework Challenge – Build a Happiness Detector
Module 2 – Object Detection Intuition
Module 2 – Object Detection with SSD
Homework Challenge – Detect Epic Horses galloping in Monument Valley
Module 3 – Generative Adversarial Networks (GANs) Intuition
Module 3 – Image Creation with GANs
Annex 1: Artificial Neural Networks
Annex 2: Convolutional Neural Networks
Bonus Lectures

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3. Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning par Jose Portilla Cours Udemy

“Learn the latest techniques in computer vision with Python , OpenCV , and Deep Learning!”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 44712+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 8367+ avis.

Contenu du cours
Course Overview and Introduction
NumPy and Image Basics
Image Basics with OpenCV
Image Processing
Video Basics with Python and OpenCV
Object Detection with OpenCV and Python
Object Tracking
Deep Learning for Computer Vision
Capstone Project
BONUS SECTION: THANK YOU!

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4. Computer Vision Masterclass par “Jones Granatyr, Ligency I Team, Ligency Team, Gabriel Alves, IA Expert Academy” Cours Udemy

Learn in practice everything you need to know about Computer Vision! Build projects step by step using Python!

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 27979+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 522+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Face detection
Face recognition
Object tracking
Neural networks for image classification
Convolutional neural networks for image classification
Transfer learning and fine tuning
Neural networks for classification of emotions
Autoencoders
Object detection with YOLO
Recognition of gestures and actions
Deep dream
Style transfer
GANs (Generative adversarial networks)
Image segmentation
Final remarks

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5. Deep Learning :Adv. Computer Vision (object detection+more!) par Jay Bhatt Cours Udemy

“Transfer Learning, TensorFlow Object detection, Classification, Yolo object detection, real time projects much more..!!”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 23888+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1016+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Starting with google colab and Gdrive
Creating Your First Transfer learning model
Introduction to State of Art models
Model Explainability and feature-maps
Introduction to object detection with Yolo
Object Detection with TensorFlow
Cv2 experiments
Bonus Theory lectures and Exercises
bonus

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6. Master Computer Vision™ OpenCV4 in Python with Deep Learning par Rajeev D. Ratan Cours Udemy

“Master OpenCV4 like a pro while learning Dlib, Deep Learning Computer Vision (Keras, TensorFlow & Caffe) + 21 Projects!”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 20673+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 3544+ avis.

Contenu du cours
“Course Introduction and Setup
Basics of Computer Vision and OpenCV
Image Manipulations & Processing
Image Segmentation & Contours
Object Detection in OpenCV
Object Detection – Build a Face, People and Car/Vehicle Detectors
Augmented Reality (AR) – Facial Landmark Identification (Face Swaps)
Simple Machine Learning using OpenCV
Object Tracking & Motion Analysis
Computational Photography & Make a License Plate Reader
Conclusion
BONUS – Deep Learning Computer Vision 1 – Setup a Deep Learning Virtual Machine
BONUS – Deep Learning Computer Vision 2 – Introduction to Neural Networks
BONUS – Deep Learning Computer Vision 3 – Convolutional Neural Networks (CNNs)
BONUS – Deep Learning Computer Vision 4 – Build CNNs in Python using Keras
BONUS – Deep Learning Computer Vision 5 – Build a Cats vs Dogs Classifier
BONUS – Build a Credit Card Number Reader
BONUS – Neural Style Transfer with OpenCV
BONUS – Object Detection – Use SSDs (Single Shot Detector) for Detecting Objects
BONUS – Colorize Black and White Images”

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7. “Deep Learning Computer Vision™ CNN, OpenCV, YOLO, SSD & GANs” par Rajeev D. Ratan Cours Udemy

2020 Update with TensorFlow 2.0 Support. Become a Pro at Deep Learning Computer Vision! Includes 20+ Real World Projects

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 13545+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 2050+ avis.

Contenu du cours
“Introduction
Intro to Computer Vision & Deep Learning
Installation Guide
Handwriting Recognition
OpenCV Tutorial – Learn Classic Computer Vision & Face Detection (OPTIONAL)
Neural Networks Explained
Convolutional Neural Networks (CNNs) Explained
Build CNNs in Python using Keras
What CNNs ‘see’ – Filter Visualizations, Heatmaps and Salience Maps
Data Augmentation: Cats vs Dogs
Assessing Model Performance
Optimizers, Learning Rates & Callbacks with Fruit Classification
Batch Normalization & LeNet, AlexNet: Clothing Classifier
Advanced Image Classiers – ImageNet in Keras (VGG16/19, InceptionV3, ResNet50)
Transfer Learning: Build a Flower & Monkey Breed Classifier
Design Your Own CNN – LittleVGG: A Simpsons Classifier
Advanced Activation Functions & Initializations
Facial Applications – Emotion, Age & Gender Recognition
Medical Imaging – Image Segmentation with U-Net
Principles of Object Detection
TensorFlow Object Detection API
Object Detection with YOLO & Darkflow: Build a London Underground Sign Detector
DeepDream & Neural Style Transfers: Make AI Generated Art
Generative Adversarial Networks (GANs): Simulate Aging Faces
Face Recognition with VGGFace
The Computer Vision World
BONUS – Build a Credit Card Number Reader
BONUS – Use Cloud GPUs on PaperSpace
BONUS – Create a Computer Vision API & Web App Using Flask and AWS”

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8. Autonomous Cars: Deep Learning and Computer Vision in Python par “Sundog Education by Frank Kane, Frank Kane, Dr. Ryan Ahmed, Ph.D., MBA, Mitchell Bouchard, Sundog Education Team” Cours Udemy

“Learn OpenCV, Keras, object and lane detection, and traffic sign classification for self-driving cars”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 9440+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1016+ avis.

Contenu du cours
Environment Setup and Installation
Introduction to Self-Driving Cars
Python Crash Course [Optional]Computer Vision Basics: Part 1
Computer Vision Basics: Part 2
Computer Vision Basics: Part 3
Machine Learning: Part 1
Machine Learning: Part 2
Artificial Neural Networks
Deep Learning and Tensorflow: Part 1
Deep Learning and Tensorflow: Part 2
Wrapping Up

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9. Learn Computer Vision and Image Processing in LabVIEW par Augmented Startups Cours Udemy

Learn Computer Vision and Image Processing From Scratch in LabVIEW and build 9 Vision-based Apps

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 4619+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 353+ avis.

Contenu du cours
Basics of LabVIEW Vision Development Module
Color Processing
Basic Feature Detection
Lines and Edges
Advanced Feature Detection
Conclusion and Bonus Section

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10. “Modern Computer Vision™ PyTorch, Tensorflow2 Keras & OpenCV4” par Rajeev D. Ratan Cours Udemy

“Using Python Learn OpenCV4, CNNs, Detectron2, YOLOv5, GANs, Tracking, Segmentation, Face Recognition & Siamese Networks”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 4533+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 382+ avis.

Contenu du cours
“Introduction
Download Code and Setup Colab
OpenCV – Image Operations
OpenCV – Image Segmentation
OpenCV – Haar Cascade Classifiers
OpenCV – Image Analysis and Transformation
OpenCV – Motion and Object Tracking
OpenCV – Facial Landmark Detection & Face Swaps
OpenCV Projects
OpenCV – Working With Video
Deep Learning in Computer Vision Introduction
Building CNNs in PyTorch
Building CNNs in TensorFlow with Keras
Assessing Model Performance
Improving Models and Advanced CNN Design
Visualizing What CNN’s Learn
Advamced Convolutional Neural Networks
Building and Loading Advanced CNN Archiectures and Rank-N Accuracy
Using Callbacks in Keras and PyTorch
PyTorch Lightning
Transfer Learning and Fine Tuning
Google DeepStream and Neural Style Transfer
Autoencoders
Generative Adversarial Networks (GANs)
Siamese Network
Face Recognition (Age, Gender, Emotion and Ethnicity) with Deep Learning
Object Detection
Modern Object Detectors – YOLO, EfficientDet, Detectron2
Gun Detector – Scaled-YoloV4
Mask Detector TFODAPI MobileNetV2_SSD
Sign Language Detector TFODAPI EfficentDet
Pothole Detector – TinyYOLOv4
Mushroom Detector Detectron2
Website Region Detector YOLOv4 Darknet
Drone Maritime Detector R-CNN
Chess Piece YOLOv3
Bloodcell Detector YOLOv5
Hard Hat Detector EfficentDet
Plant Doctor Detector YOLOv5
Deep Segmentation – U-Net, SegNet, DeeplabV3 and Mask R-CNN
Body Pose Estimation
Tracking with DeepSORT
Deep Fakes
Vision Transformers – ViTs
BiT BigTransfer Classifier Keras
Depth Estimation
Image Similarity using Metric Learning
Image Captioning with Keras
Video Classification usign CNN+RNN
Video Classification with Transformers
Point Cloud Classification PointNet
Point Cloud Segmentation Using PointNet
Medical Project – X-Ray Pneumonia Prediction
Medical Project – 3D CT Scan Classification
Low Light Image Enhancement MIRNet
Deploy your CV App using Flask RestFUL API & Web App
OCR Captcha Cracker”

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Vision Par Ordinateur

Combien de temps faut-il pour apprendre Vision Par Ordinateur?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Vision Par Ordinateur » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.

Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Vision Par Ordinateur ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Vision Par Ordinateur ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Vision Par Ordinateur.

Est-ce que Vision Par Ordinateur est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Vision Par Ordinateur n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Vision Par Ordinateur en un rien de temps !

Comment apprendre Vision Par Ordinateur rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Vision Par Ordinateur est de suivre d’abord ce cours de Vision Par Ordinateur puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.

Où apprendre Vision Par Ordinateur?

Si vous voulez explorer et apprendre Vision Par Ordinateur, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Vision Par Ordinateur. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Vision Par Ordinateur en un rien de temps !