Devenir un ingénieur en vision par ordinateur en 2023

Table of Contents

1. Introduction
2. Les fondamentaux de l'informatique et d'OpenCV
   1. Python
   2. OpenCV
3. Les bases de l'apprentissage automatique
   1. Classification d'images
   2. Détection d'objets
   3. Segmentation sémantique
   4. Détection de pose
4. Spécialisation
   1. Programmation de bas niveau et électronique
   2. Recherche
   3. IA générative
5. Compétences liées aux logiciels
   1. Contrôle de version
   2. Docker
   3. Plateforme de développement cloud
   4. Technologies de développement web
6. Développement de compétences
   1. Projets pratiques
   2. Ressources payantes
   3. Lecture de livres spécialisés
   4. Rejoindre une communauté
   5. Participer à des compétitions

📄 Introduction

Bienvenue sur ma chaîne ! Dans cette vidéo, je vais vous présenter une feuille de route complète pour la vision par ordinateur. Je vais vous montrer toutes les compétences que vous devez apprendre pour devenir ingénieur en vision par ordinateur, ainsi que les différentes spécialisations possibles dans ce domaine. De plus, je vous fournirai des ressources spécifiques pour apprendre toutes les compétences mentionnées dans cette feuille de route. Alors, commençons !

📚 Les fondamentaux de l'informatique et d'OpenCV

Le premier pas de cette feuille de route consiste à couvrir les fondamentaux, à savoir Python et OpenCV. Ces deux compétences sont les plus importantes pour commencer à devenir un ingénieur en vision par ordinateur. Pour apprendre Python et OpenCV, vous pouvez consulter les ressources suivantes :

• Cours complet sur OpenCV avec Python : [URL du cours complet]
• Leçons essentielles sur OpenCV avec Python : [URL des leçons essentielles]

🧠 Les bases de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est très important en vision par ordinateur, et il existe quatre tâches essentielles que vous devez maîtriser : la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation sémantique et la détection de pose. Apprenez à résoudre ces problèmes spécifiques pour développer vos compétences en apprentissage automatique. Voici quelques ressources pour apprendre à résoudre ces problèmes :

• Cours sur la construction d'un classificateur d'images : [URL du cours]
• Tutoriels sur la détection d'objets : [URL des tutoriels]
• Cours sur la segmentation sémantique : [URL du cours]
• Tutoriels sur la détection de pose : [URL des tutoriels]

🌟 Spécialisation

Après avoir acquis des connaissances fondamentales en Python, OpenCV et apprentissage automatique, il est temps de se spécialiser. Vous avez plusieurs options, notamment la programmation de bas niveau et l'électronique, la recherche et l'IA générative.

💻 Programmation de bas niveau et électronique

La programmation de bas niveau implique l'apprentissage du langage C++ et la maîtrise de l'utilisation de dispositifs de bord tels que l'Arduino ou le Jetson Nano. Bien que cette spécialisation ne soit pas indispensable pour devenir ingénieur en vision par ordinateur, elle peut être utile si vous souhaitez travailler sur des projets liés à la programmation de bas niveau ou à l'électronique.

🧪 Recherche

La spécialisation dans la recherche en vision par ordinateur nécessite une connaissance approfondie de l'apprentissage automatique avancé et des mathématiques avancées. Bien que cela puisse sembler essentiel, sachez que vous pouvez travailler comme ingénieur en vision par ordinateur et réaliser de nombreux projets sans avoir une expertise avancée en mathématiques et en apprentissage automatique.

🎨 IA générative

L'IA générative englobe la génération d'images et de textes. C'est un domaine de plus en plus important en vision par ordinateur, et il offre de nombreuses opportunités. Vous pouvez apprendre à travailler avec la génération d'images et de textes grâce à des tutoriels spécifiques sur ma chaîne YouTube.

💻 Compétences liées aux logiciels

En tant qu'ingénieur en vision par ordinateur, vous travaillerez souvent avec d'autres développeurs de logiciels pour créer des produits. Il est donc important de maîtriser certaines compétences logicielles. Voici quelques compétences logicielles essentielles en vision par ordinateur :

• Maîtrise des outils de contrôle de version (GitHub)
• Connaissance de Docker
• Utilisation de plates-formes de développement cloud (AWS, Google Cloud, Azure)
• Compétences en développement web

Vous trouverez des ressources spécifiques pour apprendre ces compétences dans la feuille de route complète.

🤝 Développement de compétences

Maintenant que vous avez acquis un ensemble de compétences de base en vision par ordinateur, il est essentiel de les renforcer et de les développer davantage. Voici quelques moyens d'y parvenir :

• Travailler sur des projets pratiques
• Suivre des tutoriels de codage et des projets sur YouTube
• Utiliser des ressources payantes pour approfondir vos connaissances
• Lire des livres spécialisés sur la vision par ordinateur
• Rejoindre une communauté en ligne pour partager vos projets et apprendre des autres
• Participer à des compétitions en vision par ordinateur, telles que Kaggle

🎉 Conclusion

Félicitations ! Vous avez maintenant une feuille de route complète pour devenir ingénieur en vision par ordinateur. J'espère que ces ressources vous aideront à acquérir les compétences nécessaires pour exceller dans ce domaine passionnant. N'oubliez pas de travailler sur des projets pratiques et de maintenir une attitude curieuse et passionnée. Bonne chance dans votre parcours en vision par ordinateur !

Ressources:

• Python et OpenCV: [URL des ressources]
• Apprentissage automatique: [URL des ressources]
• Programmation de bas niveau et électronique: [URL des ressources]
• Recherche en vision par ordinateur: [URL des ressources]
• IA générative: [URL des ressources]
• Compétences logicielles: [URL des ressources]
• Développement de compétences: [URL des ressources]

【促】请注意：本文仅供参考，具体操作请谨慎对待。