VISION PAR ORDINATEUR AVEC PYTHON

Désirez-vous véritablement vous perfectionner dans la vision par ordinateur ? 

Si c'est le cas, alors, je vous recommande, mon ebook intitulé : VISION PAR ORDINATEUR AVEC PYTHON 

Dans cet ebook,  vous trouverez : 

L'intégralité du tutoriel OpenCV Python au format PDF, ainsi que les codes sources (fichiers ".py") correspondants.

mais surtout, sa suite comprenant : 

•  un tutoriel sur les méthodes de caractérisation des informations texturales contenues dans une image. Les méthodes de caractérisation texturale d'image sont très utilisées dans la littérature scientifique que ce soit pour des tâches de reconnaissance d'objets diverses (fleurs, pollens, visages,etc ....) ou encore des tâches un peu plus complexes telles que le diagnostic et le pronostique de maladie.
• un chapitre dédié à la reconnaissance d'objets, via des algorithmes de classification dits "traditionnels" tels que les K plus proches voisins, le perceptron multicouche ou encore les arbres de décisions.
• des clés méthodologiques qui vous aideront à sélectionner le modèle de classification et les paramètres les plus adéquats en vue de maximiser les performances d'une procédure de reconnaissance d'objets.
• Un mini-tuto sur un logiciel vachement cool, simple à utiliser et puissant pour faire de la fouille de données.  Dans le cadre du traitement et de l'analyse d'images, ce logiciel peut être utilisé afin de déterminer les meilleurs attributs de région et de texture en vue de résoudre un problème.
  

Voilà pour ce qui en est de la première partie de ce livre. Elle a rapport avec tout ce qui est "machine learning" traditionnel.

La seconde partie de ce livre traite du "Deep Learning" ou "Apprentissage profond" en français. 

J'y aborde notamment les "réseaux de neurones convolutifs" aussi appelés ConvNet. Il s'agit de réseaux de neurones spécialement conçus pour la résolution de problème de vision par ordinateur.  

Pour ce faire, j'introduis, dans un premier temps, leurs principes de fonctionnement théoriques.

Puis je passe dans un registre nettement plus pratique dans lequel je vous montre comment construire, entraîner et tester un ConvNet. 

Enfin, dans la dernière partie de ce livre, je présente différentes notions importantes à connaître afin de maximiser les performances d'un ConvNet. A cette occasion, j'entraine avec vous un ConvNet de 5 millions de paramètres et vous dit comment je procède pour entraîner des réseaux de neurones de tailles nettement plus importantes (supérieur à 80 millions de paramètres).

C'est tout. Je vous ai dit ce que contient ce livre, maintenant c'est à vous de faire votre choix.

Il était à 5 euros, c'était le tarif de lancement. 

Je vous le propose maintenant à 12,99 euros. 

Ce tarif augmentera par la suite au fur et à mesure que j'améliorerai l'ebook.

Bien évidemment, acheter le livre maintenant signifie que vous aurez droit à la version actuelle ainsi qu'a toutes les versions futures, même si le prix de l'ebook augmente.

Si au bout de trois mois, vous n'êtes pas satisfait de l'ebook, je m'engage à vous rembourser intégralement.

Pour cela, vous faites un email à endrick.barnacin@kongakura.fr expliquant les raisons de votre insatisfaction et j'engagerai la procédure de remboursement.