Les meilleurs cours de vision par ordinateur pour démarrer votre parcours vers l'IA

L'apprentissage de la vision par ordinateur est essentiel, car il permet aux ordinateurs d'analyser et de comprendre le monde numérique comme le font les humains. Grâce à la vision par ordinateur, les ordinateurs peuvent reconnaître des objets, détecter des modèles et prendre des décisions basées sur des informations visuelles, favorisant ainsi l'automatisation, améliorant l'efficacité et améliorant notre capacité à interagir avec le monde et à l'interpréter. Des applications telles que la classification d'images, la détection d'objets, le suivi visuel et la segmentation d'images transforment des secteurs d'activité, de la santé à la conduite autonome, en passant par les arts créatifs et la sécurité. Les cours suivants offrent divers parcours pour maîtriser la vision par ordinateur, s'adressant aux débutants comme aux confirmés. Que vous recherchiez des compétences pratiques en codage, des connaissances théoriques approfondies ou des applications créatives, ces programmes offrent une expérience pratique avec des outils comme Python, TensorFlow et PyTorch. Conçus par des institutions et des experts de premier plan, ils permettent aux apprenants de créer des systèmes de vision intelligents et de contribuer aux innovations de pointe en matière d'IA. Explorez ces cours pour exploiter le potentiel de la vision par ordinateur et façonner l'avenir de la technologie.

Application des compétences en vision par ordinateur dans l'industrie : les solutions innovantes d'AI Superior

IA supérieure – une société de services en IA, se distingue par son expertise dans l'application de techniques avancées de vision par ordinateur pour résoudre des défis concrets. En nous appuyant sur des méthodes de pointe enseignées dans des formations professionnelles de premier plan, telles que l'apprentissage profond avec réseaux de neurones convolutifs, la segmentation d'images et la détection d'objets en temps réel, nous permettons aux organisations de transformer des données visuelles brutes en informations pertinentes. 

Citons par exemple notre plateforme d'inspection par drone, développée pour une municipalité, qui utilise des modèles de détection d'objets similaires à YOLO pour identifier 25 types de débris de construction. Ce système a permis de réduire les coûts d'inspection mensuels de 40% et d'économiser plus de 320 heures de travail. Dans un autre cas, notre solution OCR, basée sur des algorithmes de traitement d'images de pointe, a réduit de moitié les erreurs de saisie manuelle, améliorant ainsi considérablement l'efficacité des flux de travail.

AI Superior ne se contente pas de développer des solutions d'IA : nous appliquons les mêmes algorithmes que ceux enseignés dans des cours de renommée internationale comme le CS231n de Stanford ou la vision par ordinateur avancée de Coursera avec TensorFlow, mais dans des contextes réels et hautement personnalisés. Nos projets couvrent des secteurs comme la construction, la santé et l'énergie, aidant les entreprises à automatiser leurs processus à forte intensité de main-d'œuvre, à améliorer leur précision et à prendre des décisions plus judicieuses, basées sur les données.

Soutenus par une équipe de scientifiques des données et d'ingénieurs en IA de niveau doctorat, nous aidons les organisations à exploiter toute la puissance de la vision par ordinateur pour stimuler l'innovation, réduire les coûts et rester compétitives dans un monde axé sur les données.

1. Spécialisation en apprentissage profond

La spécialisation Deep Learning, proposée par DeepLearning.AI sur Coursera, offre une base complète en deep learning, avec un cours dédié aux applications de vision par ordinateur. Le quatrième cours se concentre sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et apprend aux apprenants à les construire et à les appliquer à des tâches telles que la détection d'objets, la reconnaissance faciale et le transfert de style neuronal, avec des applications en conduite autonome et en imagerie médicale. Les étudiants implémentent des couches CNN, telles que le pooling et les convolutions, et explorent des architectures avancées comme les réseaux résiduels avec TensorFlow. Notée 4,9/5 par plus de 120 000 apprenants, elle met l'accent sur les compétences pratiques grâce à des projets pratiques et des techniques d'apprentissage par transfert tirées d'articles de recherche. Cette spécialisation s'adresse aux apprenants de niveau intermédiaire possédant des connaissances de base en programmation et en mathématiques, et nécessite une formation de 3 à 6 mois à raison de 10 heures par semaine. À l'issue de cette formation, les participants seront capables de construire des réseaux de neurones pour des tâches de vision concrètes, améliorant ainsi leurs perspectives de carrière en IA. Le cours aborde également des techniques d'optimisation comme le dropout et la normalisation par lots pour améliorer les performances des modèles.

• Plate-forme: Coursera (par Andrew Ng, Deeplearning.ai)
• Niveau: Intermédiaire
• Se concentrer: Couvre les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et leurs applications dans la reconnaissance d'images, la segmentation et d'autres tâches de vision par ordinateur.
• Bon pour : Ceux qui cherchent à approfondir l’apprentissage en profondeur et son application spécifique à la vision par ordinateur.

2. Spécialisation en vision par ordinateur

La spécialisation en vision par ordinateur, proposée par l'Université du Colorado à Boulder sur Coursera, initie les apprenants aux techniques de vision par ordinateur classiques et basées sur l'apprentissage profond. Elle couvre les opérations de convolution, les filtres linéaires et la classification d'images par réseaux neuronaux, contrastant les méthodes traditionnelles avec les approches CNN modernes. Les étudiants acquièrent une expérience pratique de la création et de l'entraînement de réseaux neuronaux dans TensorFlow pour des tâches telles que la reconnaissance d'objets et la classification d'images. Cette spécialisation est conçue pour les apprenants débutants et intermédiaires, nécessitant des compétences de base en programmation, et s'étend sur plusieurs cours avec un rythme flexible. Les exercices pratiques se concentrent sur des applications concrètes, telles que la reconnaissance faciale et la réalité augmentée, bien que certains apprenants notent que les exercices peuvent être relativement simples. Les diplômés peuvent obtenir des crédits de niveau master pour les programmes de master en informatique ou en science des données de l'Université du Colorado à Boulder. Ce cours met l'accent sur les compétences pratiques nécessaires au développement de systèmes de vision, ce qui le rend idéal pour les nouveaux arrivants dans ce domaine.

• Plate-forme: Coursera
• Niveau: Débutant à intermédiaire
• Se concentrer: Une série complète couvrant la formation d'images, l'extraction de caractéristiques, la segmentation et la reconnaissance d'objets à l'aide de Python et d'OpenCV.
• Bon pour : Débutants souhaitant une introduction complète à la vision par ordinateur avec des projets pratiques.

3. Nanodegré de vision par ordinateur

Le Nanodegree en Vision par Ordinateur d'Udacity, animé par l'expert Cezanne Camacho, permet aux apprenants d'acquérir des compétences pratiques pour analyser et traiter des images à l'aide de Python, PyTorch et du deep learning. En trois mois (10 à 15 heures par semaine), les étudiants maîtrisent le traitement d'images, les CNN et l'extraction de caractéristiques, en créant des projets comme la détection de points clés faciaux et le sous-titrage automatique d'images avec des combinaisons CNN-RNN. Le programme couvre la détection des contours, la segmentation d'images avec clustering k-means et des architectures avancées comme Faster R-CNN et YOLO pour la reconnaissance d'objets. Conçu pour les personnes ayant des connaissances intermédiaires en Python et en machine learning, il inclut l'accès aux GPU AWS pour un apprentissage plus rapide des modèles. Des projets concrets, comme la détection de points clés faciaux, préparent les apprenants à des carrières en robotique et en automatisation. L'orientation pratique et l'encadrement expert du programme en font un outil idéal pour les futurs professionnels de la vision par ordinateur.

• Plate-forme: Udacité
• Niveau: Intermédiaire à avancé
• Se concentrer: Projets pratiques qui s'attaquent à des problèmes du monde réel tels que la détection des points clés du visage, le suivi d'objets et le sous-titrage d'images, à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur.
• Bon pour : Ceux qui souhaitent constituer un portfolio avec des applications du monde réel et améliorer leurs compétences en vision par ordinateur.

4. Apprentissage profond pratique pour les codeurs

Le cours « Apprentissage profond pratique pour les codeurs » de Fast.ai est un cours gratuit de 7 semaines conçu pour les codeurs ayant au moins un an d'expérience en programmation et des connaissances de base en mathématiques de niveau lycée. Il se concentre sur la création et l'application de modèles d'apprentissage profond pour la vision par ordinateur avec PyTorch, couvrant la classification d'images, l'apprentissage par transfert et la classification de textes avec les réseaux neuronaux complexes (CNN) et les réseaux neuronaux complexes (RNN). Les étudiants travaillent sur des problèmes concrets, tels que la classification d'images ou l'analyse de données tabulaires, en privilégiant la mise en œuvre pratique plutôt que les détails théoriques. Ce cours, dispensé par Jeremy Howard et Rachel Thomas, est accessible en ligne et encourage la construction de modèles pratiques. Son approche rapide, axée sur le code, convient aux apprenants motivés qui souhaitent appliquer rapidement l'apprentissage profond à des tâches de vision. À l'issue de la formation, les participants seront capables de créer des modèles de vision pour des applications telles que les systèmes de recommandation ou la reconnaissance d'objets.

• Plate-forme: Fast.ai (gratuit)
• Niveau: Intermédiaire
• Se concentrer: Enseigne les techniques d'apprentissage profond avec des applications pratiques en vision par ordinateur. Ce cours utilise des jeux de données réels et permet de construire rapidement des modèles.
• Bon pour : Les apprenants à la recherche d'une approche pratique de l'apprentissage en profondeur avec un minimum de mathématiques initiales.

5. Introduction à l'IA avec Python de CS50

Le cours « Introduction à l'IA avec Python » du CS50, proposé par l'Université Harvard sur edX, est un cours d'introduction explorant les concepts de l'IA, notamment la vision par ordinateur, grâce à la programmation Python. Les étudiants y apprennent des techniques d'apprentissage automatique comme la classification et l'optimisation, et les appliquent à des tâches de vision telles que la reconnaissance d'écriture manuscrite. Ce cours comprend des projets pratiques utilisant les bibliothèques Python, couvrant les algorithmes de recherche de graphes et l'apprentissage par renforcement, la vision étant un domaine d'application clé. Conçu pour les apprenants possédant des connaissances de base en programmation, il s'étend sur 7 à 10 semaines à raison de 10 à 30 heures par semaine et propose un audit gratuit ou un certificat payant. Enseigné par des professeurs de Harvard, il met l'accent sur la pensée computationnelle et la résolution de problèmes concrets. À l'issue de ce cours, les étudiants sont capables de concevoir des systèmes intelligents, notamment des applications basées sur la vision, les préparant ainsi à des études supérieures en IA. Son accessibilité et son image de marque prestigieuse en font un cours idéal pour les débutants.

• Plate-forme: edX (Université Harvard)
• Niveau: Débutant à intermédiaire
• Se concentrer: Une introduction à l'IA avec Python, comprenant des projets pratiques en vision par ordinateur utilisant OpenCV et les réseaux neuronaux.
• Bon pour : Débutants intéressés à la fois par l'IA et la vision par ordinateur, en particulier ceux qui souhaitent une compréhension globale des techniques d'IA.

6. Réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance visuelle

Le cours CS231n de Stanford : Réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance visuelle, disponible sur YouTube et Stanford Online, est un cours rigoureux de 10 semaines animé par des experts comme Fei-Fei Li. Il explore les architectures CNN pour la classification d'images et apprend aux étudiants à implémenter, entraîner et déboguer des réseaux de neurones pour des tâches telles que la reconnaissance d'objets sur des jeux de données comme ImageNet. Il aborde la rétropropagation, les architectures avancées (par exemple, ResNets) et des astuces d'ingénierie pratiques, avec un projet final d'entraînement sur un CNN multimillionnaire. Destiné aux apprenants ayant des connaissances en programmation (Python) et en algèbre linéaire, il met l'accent sur le développement de modèles de bout en bout pour des applications concrètes comme les voitures autonomes. Des vidéos de cours et des devoirs gratuits le rendent accessible, mais l'apprentissage à son rythme exige de la discipline. Les diplômés acquièrent une expertise dans les systèmes de vision de pointe, prisée par des leaders du secteur comme Andrej Karpathy de Tesla.

• Plate-forme: Stanford Online / YouTube
• Niveau: Intermédiaire à avancé
• Se concentrer: Une plongée en profondeur dans les réseaux de neurones convolutifs et leur application aux tâches de reconnaissance visuelle telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation.
• Bon pour : Apprenants avancés avec une base solide en apprentissage automatique et en apprentissage profond, cherchant à explorer des techniques de vision par ordinateur de pointe.

7. Applications créatives de l'apprentissage profond avec TensorFlow

Le cours « Applications créatives du deep learning avec TensorFlow », proposé par Kadenze, explore les utilisations innovantes du deep learning en vision par ordinateur, en se concentrant sur les applications artistiques et créatives. Les étudiants apprennent à construire des réseaux de neurones avec TensorFlow pour des tâches telles que le transfert de styles neuronaux, la génération d'images et la synthèse visuelle, en appliquant les CNN à la création artistique ou à l'amélioration d'images. Le cours couvre le prétraitement des données, l'entraînement des modèles et les techniques de visualisation, privilégiant les projets pratiques à la théorie. Conçu pour les apprenants intermédiaires possédant des connaissances de base en Python et en machine learning, il s'étend généralement sur 5 à 7 semaines avec un rythme flexible. Il s'adresse aux créatifs et aux technologues souhaitant associer l'IA à l'art, par exemple pour générer des visuels ou de la musique inédits. À l'issue de ce cours, les participants seront capables de développer des outils créatifs basés sur la vision, ouvrant ainsi la voie à des applications d'IA interdisciplinaires.

• Plate-forme: Kadenze
• Niveau: Débutant à intermédiaire
• Se concentrer: Explore l'intersection de l'apprentissage profond et des applications créatives, telles que l'art génératif et la conception interactive, en mettant l'accent sur TensorFlow.
• Bon pour : Professionnels créatifs et artistes souhaitant utiliser l’IA et la vision par ordinateur dans des projets de conception.

8. Principes de base de la vision par ordinateur

Le cours « Bases de la vision par ordinateur », proposé par l'Université de Buffalo sur edX, présente les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur aux débutants ayant une expérience minimale en programmation. Il couvre le traitement d'images, la détection de caractéristiques et la classification de base, en utilisant Python et OpenCV pour analyser les images et extraire des informations. Les étudiants explorent des applications comme la reconnaissance faciale et la détection de mouvement à travers des projets guidés, acquérant ainsi des compétences pratiques sur une période de 4 à 6 semaines. Il met l'accent sur des utilisations concrètes, comme l'imagerie médicale et les systèmes autonomes, tout en abordant des considérations éthiques telles que les biais dans les modèles de vision. L'audit est gratuit, avec une option de certificat payante, ce cours est idéal pour les débutants en IA ou ceux qui souhaitent se familiariser rapidement avec les tâches de vision. À la fin de ce cours, les apprenants sont capables d'effectuer des analyses d'images de base et de comprendre les fondements des techniques de vision avancées.

• Plate-forme: edX
• Niveau: Débutant
• Se concentrer: Principes fondamentaux de la vision par ordinateur et du traitement d'images, y compris la détection des contours, la reconnaissance d'objets et les applications du monde réel comme la robotique.
• Bon pour : Les apprenants qui débutent en vision par ordinateur et qui souhaitent une introduction structurée et académique avec des exemples pratiques.

9. Vision par ordinateur avec OpenCV Python 

Vision par ordinateur avec OpenCV Python | Cours officiel OpenCV sur Udemy, approuvé par l'équipe OpenCV, enseigne aux apprenants comment créer des applications de vision par ordinateur avec Python et la bibliothèque OpenCV. Les étudiants explorent des techniques fondamentales comme le traitement d'images, la détection de caractéristiques et le suivi d'objets, en mettant en œuvre des projets tels que l'analyse vidéo en temps réel et la détection de visages. Ce cours aborde des compétences pratiques, notamment la détection des contours, le filtrage d'images et l'analyse des contours, avec des exercices pratiques de codage en Python. Destiné aux débutants ayant des connaissances de base en Python, il comprend environ 10 à 15 heures de contenu à rythme libre, le rendant accessible aux apprenants pressés. Les applications concrètes incluent la robotique, la surveillance et la réalité augmentée, répondant aux besoins du secteur. À l'issue de ce cours, les participants peuvent développer des systèmes de vision robustes et obtenir un certificat pour enrichir leur portfolio professionnel.

• Plate-forme: Udemy
• Niveau: Débutant à intermédiaire
• Se concentrer: Enseigne la vision par ordinateur avec Python et OpenCV, l'une des bibliothèques les plus populaires du domaine. Vous apprendrez à traiter des images, à détecter des formes, à travailler avec des vidéos et à créer des mini-projets comme des détecteurs de visages.
• Bon pour : Débutants souhaitant une introduction pratique, basée sur des projets, utilisant des outils utilisés dans des applications du monde réel.

10. Principes fondamentaux de l'IA de Google pour l'apprentissage automatique basé sur le Web 

Le cours « Fondamentaux de l'IA Google pour le Machine Learning Web » sur edX, proposé par Google, présente l'IA et le Machine Learning, en mettant l'accent sur la vision par ordinateur Web avec TensorFlow.js. Le cours commence par « Google AI for Everyone », qui aborde les bases de l'IA et des applications concrètes comme la reconnaissance d'images, sans aucune expérience préalable en codage. Le deuxième cours, « Google AI for JavaScript Developers with TensorFlow.js », permet aux apprenants possédant des compétences de base en JavaScript, HTML et CSS de créer des modèles de vision, tels que la détection d'objets, à l'aide de modèles prédéfinis ou personnalisés comme les CNN. Les étudiants apprennent à convertir des modèles Python en TensorFlow.js pour des applications web côté client, permettant ainsi des tâches telles que la classification d'images en temps réel. Destiné aux débutants et aux développeurs web, ce cours offre un rythme flexible et une certification professionnelle. À l'issue de ce cours, les participants seront capables de créer des applications web intelligentes dotées de capacités de vision, exploitant l'omniprésence de JavaScript.

• Plate-forme: edX (proposé par Google)
• Niveau: Débutant
• Se concentrer: Présente les bases de l'utilisation des outils d'IA de Google, en mettant l'accent sur les applications d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur basées sur le Web avec TensorFlow.js. Apprenez à créer et déployer des applications basées sur l'IA directement dans le navigateur.
• Bon pour : Débutants ou développeurs Web qui souhaitent découvrir comment la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique peuvent être intégrés dans des applications Web interactives.

11. Introduction à la vision par ordinateur et au traitement d'images

La formation Introduction à la vision par ordinateur et au traitement d'images sur Coursera, proposée par IBM, offre aux débutants une introduction aux fondamentaux de la vision par ordinateur. Les étudiants y apprennent les techniques de traitement d'images, telles que le filtrage et la détection des contours, ainsi que la classification de base basée sur les réseaux neuronaux avec Python et OpenCV. La formation comprend des travaux pratiques pour développer des applications de vision, comme la classification d'images et la détection d'objets, avec des applications dans les secteurs de la vente au détail et de la santé. Conçue pour les personnes ayant une expérience minimale en programmation, elle dure de 4 à 6 semaines, à raison de 3 à 5 heures par semaine, et offre un certificat partageable. Les apprenants explorent les approches classiques et l'apprentissage profond, approfondissant ainsi leurs connaissances des défis réels de la vision. À l'issue de cette formation, les participants sont capables de prétraiter des images et de créer des modèles de vision simples, jetant ainsi les bases d'études avancées en IA.

• Plate-forme: Coursera (proposé par IBM)
• Niveau: Débutant
• Se concentrer: Un cours adapté aux débutants qui explique les bases du traitement d'images, de la reconnaissance d'objets, du filtrage et bien plus encore, tout en présentant OpenCV et Python via des laboratoires pratiques.
• Bon pour : Ceux qui sont nouveaux dans le domaine et qui recherchent une méthode claire et structurée pour démarrer avec des exemples concrets.

12. Vision par ordinateur avancée avec TensorFlow 

Le cours Advanced Computer Vision with TensorFlow, proposé par DeepLearning.AI sur Coursera, explore les techniques sophistiquées de vision par ordinateur utilisant TensorFlow pour les apprenants de niveau intermédiaire à avancé. Les étudiants maîtrisent la détection d'objets, la segmentation d'images et la visualisation avec des modèles comme SSD et U-Net, et mettent en œuvre des projets tels que la détection d'objets multi-classes. Ce cours aborde l'apprentissage par transfert, les mécanismes d'attention et l'apprentissage de modèles basés sur le cloud, abordant des défis concrets tels que les systèmes autonomes et les diagnostics médicaux. Nécessitant des connaissances préalables en apprentissage profond, il s'étend sur 4 semaines à raison de 5 à 7 heures par semaine et est sanctionné par un certificat. Les apprenants acquièrent une expérience pratique de l'API Keras de TensorFlow et explorent les considérations éthiques liées aux applications de vision. À l'issue de ce cours, les participants sont capables de créer et de déployer des modèles de vision complexes, renforçant ainsi leur expertise en développement d'IA.

• Plate-forme: Coursera (partie du certificat de développeur TensorFlow)
• Niveau: Intermédiaire à avancé
• Se concentrer: Se concentre sur la création et la formation de modèles personnalisés pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et l'augmentation d'images à l'aide de TensorFlow.
• Bon pour : Les développeurs qui connaissent déjà Python et les concepts de base de l'apprentissage en profondeur et qui souhaitent améliorer leurs compétences avec TensorFlow.

Conclusion

Le domaine de la vision par ordinateur révolutionne la façon dont les machines perçoivent et interagissent avec le monde, ce qui en fait une compétence essentielle pour les futurs professionnels et innovateurs de l'IA. Les cours proposés, allant des bases de l'IA aux applications avancées du deep learning, offrent des parcours complets vers la maîtrise de techniques telles que la détection d'objets, la segmentation d'images et le suivi visuel. En exploitant des outils tels que Python, TensorFlow et PyTorch, ces programmes dotent les apprenants de compétences pratiques et théoriques applicables à des secteurs tels que la santé, les systèmes autonomes et les arts créatifs. Que vous soyez débutant en traitement d'images ou codeur expérimenté s'attaquant aux réseaux de neurones convolutifs, ces cours offrent un enseignement flexible et de haute qualité dispensé par des institutions de premier plan. Participer à ces programmes permet non seulement de développer une expertise technique, mais aussi de développer la capacité à relever des défis concrets grâce à des systèmes de vision intelligents. Saisissez ces opportunités pour contribuer à l'avenir de l'IA et exploiter le potentiel transformateur de la vision par ordinateur.