module #1 Introduction à la vision artificielle Présentation de la vision artificielle, de ses applications et de son importance dans l'industrie et la vie quotidienne
module #2 Histoire et évolution de la vision artificielle Développement et croissance de la vision artificielle, étapes clés et contributions influentes
module #3 Principes fondamentaux du traitement d'images Concepts de base du traitement d'images, de la manipulation des pixels et des opérations de filtrage
module #4 Acquisition et détection d'images Types de caméras, capteurs d'images et techniques de capture d'images de haute qualité
module #5 Prétraitement et amélioration des images Suppression du bruit, correction des distorsions et amélioration des caractéristiques de l'image pour l'analyse
module #6 Seuillage et segmentation Séparation des objets de l'arrière-plan, techniques de seuillage et segmentation par région
module #7 Extraction et représentation des caractéristiques Extraction de caractéristiques significatives à partir d'images, analyse de la forme, de la couleur et de la texture
module #8 Reconnaissance et classification d'objets Techniques de reconnaissance d'objets, algorithmes de classification et performances évaluation
module #9 Deep Learning pour la vision artificielle Introduction à l'apprentissage profond, aux réseaux de neurones convolutifs (CNN) et à l'apprentissage par transfert
module #10 Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images Conception et formation de CNN pour les tâches de classification d'images
module #11 Détection et localisation d'objets Détection et localisation d'objets dans les images, techniques de fenêtre glissante et de proposition de région
module #12 Enregistrement d'images et mosaïquage Alignement et combinaison de plusieurs images, enregistrement basé sur les caractéristiques et basé sur l'intensité
module #13 Vision stéréo et reconstruction 3D Calcul des informations de profondeur à partir d'images stéréo, triangulation et reconstruction de modèles 3D
module #14 Reconnaissance optique de caractères (OCR) et analyse d'images de documents Extraction de texte à partir d'images, analyse de la mise en page des documents et techniques OCR
module #15 Analyse et traitement d'images médicales Applications de la vision artificielle dans l'imagerie médicale, la segmentation d'images et l'extraction de caractéristiques
module #16 Contrôle de la qualité et détection des défauts Inspection visuelle automatisée, détection d'anomalies et contrôle qualité à l'aide de la vision artificielle
module #17 Robotique et vision par ordinateur Intégration de la vision artificielle à la robotique, à l'asservissement visuel et à la préhension
module #18 Surveillance et contrôle Applications de la vision artificielle à la surveillance, au suivi d'objets et à la reconnaissance d'activités
module #19 Vision artificielle pour les véhicules autonomes Techniques de vision par ordinateur pour la perception, la localisation et le contrôle dans les véhicules autonomes
module #20 Vision artificielle pour l'agriculture et la transformation des aliments Applications de la vision artificielle dans l'agriculture, le phénotypage des plantes et la transformation des aliments
module #21 Vision artificielle pour le contrôle qualité dans la fabrication Inspection visuelle automatisée, détection des défauts et contrôle qualité dans la fabrication
module #22 Vision artificielle pour la vente au détail et le commerce électronique Applications de la vision artificielle dans la vente au détail, la reconnaissance des produits et la gestion des stocks
module #23 Vision artificielle pour les applications médicales et biomédicales Applications de la vision artificielle dans les soins de santé, l'imagerie biomédicale et le diagnostic médical
module #24 Bilan et conclusion du cours Planifier les prochaines étapes de la carrière en vision industrielle
