8INF883 - Vision artificielle et traitement des images

Scolarité

Deuxième cycle - 3,0 crédit(s)

Département

Département de mathématiques, informatique et génie

Objectif

Introduire les différentes méthodes utilisées en vision artificielle et en imagerie numérique. Vise l'apprentissage des fondements de ce domaine. Comprendre en profondeur des notions utilisées dans le traitement numérique des images et la vision artificielle, tant du point de vue algorithmique que mathématique.

Contenu

Langage de programmation Python; Installation et utilisation des modules spécialisés pour la vision artificielle et le traitement des images: NumPy, OpenCV, scikit-image, scikit-learn, tensorflow, keras; Manipulation et transformation des images; Filtrage; Espaces de couleurs; Segmentation; Observation des caractéristiques des images; Extraction des caractéristiques; Application de l'apprentissage machine classique et profond; Réalisation d'une étude complète : hypothèses, choix des outils, validation, présentation des résultats.

Formules pédagogiques

Enseignement magistral

Préalable(s)

Aucun

Mode(s) de prestation

Présence
Présence de la professeure ou du professeur, de la personne chargée de cours ou de l’équipe pédagogique et des personnes étudiantes à un moment commun dans un lieu de formation déterminé (ex. : salle de classe physique, laboratoire, sortie sur le terrain).

Vidéoconférence
Cours offert simultanément par vidéoconférence à partir d’un site d’enseignement origine, où l’enseignement se fait en présence, sur un ou des sites (lieux de formation) distants identifiés par l’UQAR, selon les procédures et règlements en vigueur. Le cours est suivi de façon simultanée par tous.

Type de notation

Régulier 2ième et 3ième cycle
Notation régulière.