Vision par ordinateur

Ce module explore la vision par ordinateur, un domaine de l’intelligence artificielle qui entraîne les ordinateurs à interpréter et à comprendre le monde visuel. Il couvre des techniques telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et les modèles d’apprentissage profond qui permettent des applications telles que l’inspection automatisée, la surveillance et la conduite autonome.

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Bâtisseur de programmes d'études

Hartley, Richard et Andrew Zisserman. Géométrie à vues multiples dans la vision par ordinateur. 2e éd. Cambridge, Royaume-Uni ; New York : Cambridge University Press, 2003.

Gonzalez, Rafael C. et Richard E. Woods. Traitement d’images numériques. 3e éd. Upper Saddle River, N.J : Prentice Hall, 2008.

Sonka, Milan, Vaclav Hlavac et Roger Boyle. Traitement d’images, analyse et vision industrielle. Quatrième édition. Stamford, CT, États-Unis : Cengage Learning, 2015.

Szeliski, Richard. Vision par ordinateur : algorithmes et applications. 2e éd. Textes en informatique. Cham : Springer International Publishing, 2022.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-34372-9

Khan, Salman, Hossein Rahmani, Syed Afaq Ali Shah et Mohammed Bennamoun. Guide des réseaux neuronaux convolutifs pour la vision par ordinateur. Conférences de synthèse sur la vision par ordinateur. Cham : Springer International Publishing, 2018.

https://doi.org/10.1007/978-3-031-01821-3

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio et Aaron Courville. Apprentissage profond. Adaptive Computation and Machine Learning Series. The MIT Press, 2016.

Forsyth, David et Jean Ponce. La vision par ordinateur : une approche moderne. 2e éd. Boston : Pearson, 2012.

Bishop, Christopher M. Reconnaissance de formes et apprentissage automatique. Sciences de l’information et statistiques. New York : Springer, 2006.

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