Vision par Ordinateur Moderne avec Pytorch I:

Bienvenue au cours de Vision par Ordinateur. Ce cours explore en profondeur les fondamentaux et les avancées récentes dans le domaine de la vision par ordinateur. En combinant la théorie et la pratique, ce cours couvre les sujets suivants:1.

**Perception Multicouche**: Comprendre les bases des réseaux de neurones multicouches pour la vision par ordinateur, et leur utilisation dans l'analyse et la classification d'images. 2. **Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)**: Étudier en détail les CNN, leurs architectures et leur utilisation dans la détection d'objets, la segmentation d'images et bien plus encore.

3. **Architectures CNN de Pointe**: Explorer les architectures de pointe telles que VGG, ResNet, DenseNet et EfficientNet, en analysant leurs structures et leurs performances. 4.

**Transfert d'Apprentissage**: Apprendre à utiliser le transfert d'apprentissage pour bénéficier des connaissances préalables des modèles pour des tâches spécifiques de vision par ordinateur. 5. **Augmentation de Données**: Comprendre l'importance de l'augmentation de données pour améliorer les performances des modèles et explorer différentes techniques.