Mise en ¿uvre d'un modèle d'apprentissage profond pour la détection d'objets - Ayachi, Riadh
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Donner la capacité à un ordinateur ou à un robot de connaître une forme ou un motif dans une image est un problème très difficile à résoudre, mais il n'est pas impossible. L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage permet à un ordinateur d'identifier une forme dans une image à des fins de classification, de localisation ou d'analyse. Cette forme peut être une lettre, un chiffre ou un objet réel. De nombreux travaux de recherche sont présentés dans le domaine de la reconnaissance des formes pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage en termes de précision et de vitesse.…mehr

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Produktbeschreibung
Donner la capacité à un ordinateur ou à un robot de connaître une forme ou un motif dans une image est un problème très difficile à résoudre, mais il n'est pas impossible. L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage permet à un ordinateur d'identifier une forme dans une image à des fins de classification, de localisation ou d'analyse. Cette forme peut être une lettre, un chiffre ou un objet réel. De nombreux travaux de recherche sont présentés dans le domaine de la reconnaissance des formes pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage en termes de précision et de vitesse. Depuis les années 1940, les chercheurs en intelligence artificielle tentent de percer les secrets du fonctionnement du cerveau humain dans l'espoir de pouvoir un jour le répliquer virtuellement et le transférer à des machines qui deviendraient aussi intelligentes et autonomes que l'homme. La recherche a progressé de manière spectaculaire et a commencé à concevoir des machines intelligentes. L'IA était autrefois un concept fantaisiste issu de la science-fiction, mais elle devient aujourd'hui une réalité quotidienne. Les réseaux neuronaux ouvrent la voie à des percées dans l'apprentissage automatique, appelé "apprentissage profond". L'apprentissage profond et la vision par ordinateur transforment la façon dont nous interagissons avec toutes les machines et tous les appareils de notre vie, en leur permettant de traiter ce qu'ils voient en temps réel.
Autorenporträt
Riadh Ayachi ha conseguito la laurea triennale in Elettronica, Elettrotecnica e Automatica nel 2015 e la laurea magistrale in Micro e Nano Elettronica nel 2018 presso la Facoltà di Scienze di Monastir, Tunisia, nel 2015. Attualmente sta preparando il suo dottorato di ricerca nell'area del deep learning, dell'elaborazione di immagini e video e dell'implementazione hardware.