Un programme complet et 100 % en ligne, exclusif à TECH et avec une perspective internationale soutenue par notre affiliation à la Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour" 

La Vision Artificielle est devenue un outil clé pour le développement de solutions avancées dans de nombreux domaines de l'Informatique. Son évolution a permis aux systèmes numériques de reconnaître, d'analyser et d'interpréter les images avec précision, optimisant ainsi les processus dans des secteurs tels que l'industrie, la médecine, l'agriculture et la surveillance. Le besoin croissant d'automatisation intelligente et d'analyse visuelle en temps réel a stimulé la demande de professionnels capables de concevoir et de mettre en œuvre des solutions basées sur cette technologie. Dans ce contexte, il est essentiel de disposer de programmes académiques qui abordent en profondeur les fondements théoriques et les applications pratiques de ce domaine.

En réponse à cela, TECH lance un Mastère spécialisé innovant en Vision Artificiellee qui se distingue par son approche technique, rigoureuse et actualisée. L'itinéraire académique se penchera sur la perception visuelle humaine et l'évolution historique de la discipline, jusqu'à l'acquisition et le traitement d'images à l'aide de systèmes optiques. Les fondements physiques et techniques de la capture, de l'éclairage et du traitement des images numériques seront également analysés, fournissant au professionnel une base solide pour comprendre leur application dans les secteurs industriel, médical, spatial ou commercial. De cette manière, les diplômés acquerront des compétences avancées pour concevoir et mettre en œuvre des solutions visuelles automatisées efficaces et adaptées à des environnements technologiques complexes.

D'autre part, TECH offre un environnement académique pratique 100 % en ligne, permettant aux étudiants d'accéder à tous les contenus de n'importe où et à n'importe quel moment. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les professionnels qui travaillent ou pour ceux qui doivent combiner leurs études avec d'autres activités. Il utilise également son système perturbateur Relearning pour assurer une assimilation naturelle et progressive des concepts, sans investir de longues heures d'étude.

Grâce à l'affiliation de TECH à The Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour (AISB), l'étudiant aura accès à des publications numériques telles que AISB et Discussions, ainsi qu'à une lettre d'information hebdomadaire contenant des nouvelles et des offres d'emploi. Ils bénéficieront également de tarifs réduits pour les conférences de l'AISB et de l'ECAI, d'une aide au voyage et d'une formation pour mettre en place des groupes locaux. 

Vous créerez des projets de Vision Artificielle visant l'innovation, l'efficacité et l'automatisation des processus’’

Ce Mastère spécialisé en Vision Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes :

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Vision Artificielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes en Vision Artificielle 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous approfondirez la formation d'algorithmes pour le traitement d'images numériques et l'analyse vidéo, en utilisant des méthodes basées sur l'apprentissage automatique’’

Le corps enseignant comprend des professionnels du domaine de la Vision Artificielle, qui apportent l'expérience de leur travail à ce programme, ainsi que des spécialistes renommés issus d'entreprises de premier plan et d'universités prestigieuses.

Son contenu multimédia, développé avec les dernières technologies éducatives, permettra au professionnel un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira un étude immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel l’étudiant doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, le professionnel aura l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.

Vous appliquerez les réseaux neuronaux convolutifs, les modèles génératifs et les systèmes de reconnaissance visuelle à des scénarios institutionnels réels"

Le système caractéristique Relearning alimenté par TECH vous permettra d'apprendre à votre propre rythme sans dépendre de contraintes d'enseignement externes"

Le programme couvrira les principes de la perception visuelle humaine, l'évolution et la consolidation de la Mastère spécialisé en tant que discipline technologique. Le programme se penchera également sur les systèmes optiques et les processus de capture et d'illumination, ainsi que sur les fondements techniques du traitement numérique des images. Cette base permettra au professionnel d'acquérir une compréhension approfondie du fonctionnement et de l'application de ces technologies dans de multiples domaines. Ainsi, le diplômé sera préparé à développer des solutions visuelles automatisées, précises et efficaces dans des environnements hautement technologiques.

Vous maîtriserez l'utilisation de frameworks et d'environnements de programmation spécialisés tels que TensorFlow"

Module 1. Vision Artificielle

1.1. La perception humaine

1.1.1. Système visuel humain
1.1.2. Couleur
1.1.3. Fréquences visibles et non visibles

1.2. Chronique de la Vision Artificielle

1.2.1. Principes
1.2.2. Évolution
1.2.3. L'importance de la vision industrielle

1.3. Composition d'images numériques

1.3.1. L'image numérique
1.3.2. Types d'images
1.3.3. Espaces de couleurs
1.3.4. RGB
1.3.5. HSV et HSL
1.3.6. CMY-CMYK
1.3.7. YCbCr
1.3.8. Image indexée

1.4. Systèmes d'acquisition d'images

1.4.1. Fonctionnement d'un appareil photo numérique
1.4.2. L'exposition correcte pour chaque situation
1.4.3. Profondeur de champ
1.4.4. Résolution
1.4.5. Formats d'image
1.4.6. Mode HDR
1.4.7. Caméras à haute résolution
1.4.8. Caméras à haute vitesse

1.5. Systèmes Optiques

1.5.1. Principes optiques
1.5.2. Lentilles conventionnelles
1.5.3. Lentilles télécentriques
1.5.4. Types d'objectifs autofocus
1.5.5. Longueur focale
1.5.6. Profondeur de champ
1.5.7. Distorsion optique
1.5.8. Calibrage d'une image

1.6. Systèmes d'éclairage

1.6.1. Importance de l'éclairage
1.6.2. Réponse en fréquence
1.6.3. Éclairage LED
1.6.4. Éclairage extérieur
1.6.5. Types d'éclairage pour les applications industrielles. Effets

1.7. Systèmes de Capture 3D

1.7.1. Vision Stéréo
1.7.2. Triangulation
1.7.3. Lumière structurée
1.7.4. Time of Flight
1.7.5. Lidar

1.8. Multispectre

1.8.1. Caméras Multispectrales
1.8.2. Caméras Hyperspectrales

1.9. Spectre proche Non visible

1.9.1. Caméras IR
1.9.2. Caméras UV
1.9.3. Conversion du Non-visible au Visible par illumination

1.10. Autres bandes de fréquences

1.10.1. Rayons X
1.10.2. Terahertz

Module 2. Applications et état de l'art

2.1. Applications industrielles

2.1.1. Bibliothèques de vision industrielle
2.1.2. Appareils photo compacts
2.1.3. Systèmes basés sur PC
2.1.4. Robotique industrielle
2.1.5. Pick and place 2D
2.1.6. Bin picking
2.1.7. Contrôle de la qualité
2.1.8. Présence absence de composants
2.1.9. Contrôle dimensionnel
2.1.10. Contrôle de l'étiquetage
2.1.11. Traçabilité

2.2. Le véhicule autonome

2.2.1. Assistance au conducteur
2.2.2. Conduite autonome

2.3. La Vision Artificielle pour l'analyse de contenu

2.3.1. Filtrage du contenu
2.3.2. Modération du contenu visuel
2.3.3. Systèmes de suivi
2.3.4. Identification des marques et des logos
2.3.5. Étiquetage et classification des vidéos
2.3.6. Détection des changements de scène
2.3.7. Extraction de textes ou de crédits

2.4. Applications médicales

2.4.1. Détection et localisation des maladies
2.4.2. Cancer et Analyse aux rayons X
2.4.3. Avancées en vision industrielle lors du Covid19
2.4.4. Assistance en salle d'opération

2.5. Applications spatiales

2.5.1. Analyse d'images satellites
2.5.2. La vision artificielle pour la surveillance de l'espace
2.5.3. Mission vers Mars

2.6. Applications commerciales

2.6.1. Contrôle des stocks
2.6.2. Vidéo surveillance, sécurité domestique
2.6.3. Caméras de parking
2.6.4. Des caméras pour contrôler la population
2.6.5. Radars de vitesse

2.7. La Vision Appliquée à la Robotique

2.7.1. Drones
2.7.2. AGV
2.7.3. La vision dans les robots collaboratifs
2.7.4. Les yeux des robots

2.8. Réalité Augmentée

2.8.1. Fonctionnement
2.8.2. Dispositifs
2.8.3. Applications dans l'industrie
2.8.4. Applications commerciales

2.9. Cloud computing

2.9.1. Plateformes de cloud computing
2.9.2. Du cloud computing à la production

2.10. Recherche et état de l'art

2.10.1. La communauté scientifique
2.10.2. Qu'est-ce qui se passe
2.10.3. L'avenir de la vision industrielle

Module 3. Traitement numérique des images

3.1. Environnement de développement de la Vision par Ordinateur

3.1.1. Bibliothèques de Vision par Ordinateur
3.1.2. Environnement de programmation
3.1.3. Outils de visualisation

3.2. Traitement numérique des images

3.2.1. Relations entre les pixels
3.2.2. Opérations sur les images
3.2.3. Transformations géométriques

3.3. Opérations sur les pixels

3.3.1. Histogramme
3.3.2. Transformations de l'histogramme
3.3.3. Opérations sur les images en couleur

3.4. Opérations logiques et arithmétiques

3.4.1. Addition et soustraction
3.4.2. Produit et Division
3.4.3. And/Nand
3.4.4. Or/Nor
3.4.5. Xor/Xnor

3.5. Filtres

3.5.1. Masques et Convolution
3.5.2. Filtrage linéaire
3.5.3. Filtrage non linéaire
3.5.4. Analyse de Fourier

3.6. Opérations morphologiques

3.6.1. Erode and Dilating
3.6.2. Closing and Open
3.6.3. Top_hat et Black hat
3.6.4. Détection des contours
3.6.5. Squelette
3.6.6. Remplissage des trous
3.6.7. Convex hull

3.7. Outils d'analyse d'images

3.7.1. Détection des bords
3.7.2. Détection de blobs
3.7.3. Contrôle dimensionnel
3.7.4. Contrôle des couleurs

3.8. Segmentation d'objets

3.8.1. Segmentation d'images
3.8.2. Techniques classiques de segmentation
3.8.3. Application réelle

3.9. Calibrage de l'image

3.9.1. Calibrage de l'image
3.9.2. Méthodes d'étalonnage
3.9.3. Processus d'étalonnage dans un système caméra/robot 2D

3.10. Traitement des images dans un environnement réel

3.10.1. Analyse de la problématique
3.10.2. Traitement des images
3.10.3. Extraction de caractéristiques
3.10.4. Résultat final

Module 4. Traitement numérique avancé des images

4.1. Reconnaissance optique de caractères (OCR)

4.1.1. Prétraitement des images
4.1.2. Détection de texte
4.1.3. Reconnaissance du texte

4.2. Lecture du code

4.2.1. Codes 1D
4.2.2. Codes 2D
4.2.3. Applications

4.3. Recherche de motifs

4.3.1. Recherche de motifs
4.3.2. Modèles basés sur le niveau de gris
4.3.3. Modèles basés sur les contours
4.3.4. Motifs basés sur des formes géométriques
4.3.5. Autres techniques

4.4. Suivi d'objets avec la vision conventionnelle

4.4.1. Extraction de l'arrière-plan
4.4.2. Meanshift
4.4.3. Camshift
4.4.4. Optical flow

4.5. Reconnaissance faciale

4.5.1. Facial Landmark detection
4.5.2. Applications
4.5.3. Reconnaissance faciale
4.5.4. Reconnaissance des émotions

4.6. Panoramique et alignements

4.6.1. Stitching
4.6.2. Composition d'images
4.6.3. Photomontage

4.7. High Dinamic Range (HDR) and Photometric Stereo

4.7.1. Amélioration de la plage dynamique
4.7.2. Composition d'images pour l'amélioration des contours
4.7.3. Techniques d'utilisation des applications dynamiques

4.8. Compression d'images

4.8.1. Compression d'images
4.8.2. Types de compresseurs
4.8.3. Techniques de compression d'images

4.9. Traitement vidéo

4.9.1. Séquences d'images
4.9.2. Formats vidéo et codecs
4.9.3. Lecture d'une vidéo
4.9.4. Traitement des cadres

4.10. Application réelle du Traitement des Images

4.10.1. Analyse de la problématique
4.10.2. Traitement des images
4.10.3. Extraction de caractéristiques
4.10.4. Résultat final

Module 5. Traitement des images 3D

5.1. Image 3D

5.1.1. Image 3D
5.1.2. Logiciels de traitement d'images 3d et Visualisations
5.1.3. Logiciels de Métrologie

5.2. Open3D

5.2.1. Bibliothèque pour le Traitement des Données 3D
5.2.2. Caractéristiques
5.2.3. Installation et Utilisation

5.3. Les données

5.3.1. Cartes de profondeur d'images 2D
5.3.2. Pointclouds
5.3.3. Normales
5.3.4. Surfaces

5.4. Visualisation

5.4.1. Visualisation des Données
5.4.2. Contrôles
5.4.3. Visualisation du Web

5.5. Filtres

5.5.1. Distance entre les points, suppression des Outliers
5.5.2. Filtre passe-haut
5.5.3. Downsampling

5.6. Géométrie et extraction de caractéristiques

5.6.1. Extraction de profils
5.6.2. Mesure de la profondeur
5.6.3. Volume
5.6.4. Formes géométriques 3D
5.6.5. Plans
5.6.6. Projection d'un point
5.6.7. Distances géométriques
5.6.8. Kd Tree
5.6.9. Features 3D

5.7. Enregistrement et Meshing

5.7.1. Concaténation
5.7.2. ICP
5.7.3. Ransac 3D

5.8. Reconnaissance d'objets en 3D

5.8.1. Recherche d'un objet dans la scène 3d
5.8.2. Segmentation
5.8.3. Bin picking

5.9. Analyse de surface

5.9.1. Smoothing
5.9.2. Surfaces orientables
5.9.3. Octree

5.10. Triangulation

5.10.1. De Mesh au Point Cloud
5.10.2. Triangulation des cartes de profondeur
5.10.3. Triangulation de PointClouds  non ordonnés

Module 6. Apprentissage profond

6.1. Intelligence artificielle

6.1.1. Machine Learning
6.1.2. Deep Learning
6.1.3. L'explosion de Deep Learning. Pourquoi maintenant

6.2. Réseaux neuronaux

6.2.1. Réseau neuronal
6.2.2. Utilisations des réseaux neuronaux
6.2.3. Régression linéaire et Perceptron
6.2.4. Forward propagation
6.2.5. Backpropagation
6.2.6. Feature vectors

6.3. Loss Functions

6.3.1. Loss functions
6.3.2. Types de loss functions
6.3.3. Choix des loss functions

6.4. Fonctions d'Activation

6.4.1. Fonction d'activation
6.4.2. Fonctions linéaires
6.4.3. Fonctions non linéaires
6.4.4. Output vs Hidden layer activation functions

6.5. Régularisation et Normalisation

6.5.1. Régularisation et Normalisation
6.5.2. Overfitting and Data Augmentation
6.5.3. Regularization Methods: L1, L2 and dropout
6.5.4. Normalization Methods: Batch, Weight, Layer

6.6. Optimisation

6.6.1. Gradient Descent
6.6.2. Stochastic Gradient Descent
6.6.3. Mini Batch Gradient Descent
6.6.4. Momentum
6.6.5. Adam

6.7. Hyperparameter Tuning et Poids

6.7.1. Hyperparamètres
6.7.2. Batch Size vs Learning Rate vs Step Decay
6.7.3. Poids

6.8. Mesures d'évaluation des réseaux neuronaux

6.8.1. Précision
6.8.2. Dice Coefficient
6.8.3. Sensitivity vs Specificity / Recall vs precision
6.8.4. Courbe ROC (AUC)
6.8.5. F1-score
6.8.6. Confusion matrix
6.8.7. Cross-validation

6.9. Frameworks et Hardware

6.9.1. Tensor Flow
6.9.2. Pytorch
6.9.3. Caffe
6.9.4. Keras
6.9.5. Matériel pour la Phase de Formation

6.10. Création de Réseaux Neuronaux - Formation et Validation

6.10.1. Dataset
6.10.2. Construction du réseau
6.10.3. Entrainement
6.10.4. Visualisation des résultats

Module 7. Réseaux convolutifs et classification d'images

7.1. Réseaux neuronaux convolutifs

7.1.1. Introduction
7.1.2. Convolution
7.1.3. CNN Building Blocks

7.2. Types de bouchons CNN

7.2.1. Convolutionnel
7.2.2. Activation
7.2.3. Normalisation par lots
7.2.4. Polling
7.2.5. Fully connected

7.3. Métriques

7.3.1. Confusion des Matrices
7.3.2. Précision
7.3.3. Précision
7.3.4. Recall
7.3.5. F1 Score
7.3.6. ROC Curve
7.3.7. AUC

7.4. Architectures principales

7.4.1. AlexNet
7.4.2. VGG
7.4.3. Resnet
7.4.4. GoogleLeNet

7.5. Classification des images

7.5.1. Introduction
7.5.2. Analyse des données
7.5.3. Préparations des données
7.5.4. Formation au modèle
7.5.5. Validation du modèle

7.6. Considérations pratiques pour la formation CNN

7.6.1. Sélection de l'optimiseur
7.6.2. Learning Rate Scheduler
7.6.3. Planificateur du taux d'apprentissage
7.6.4. Formation avec régularisation

7.7. Meilleures pratiques en Deep Learning

7.7.1. Transfer Learning
7.7.2. Fine Tuning
7.7.3. Data Augmentation

7.8. Évaluation statistique des données

7.8.1. Nombre d'ensembles de données
7.8.2. Nombre d'étiquettes
7.8.3. Nombre d'images
7.8.4. Équilibrage des données

7.9. Deployment

7.9.1. Sauvegarde et chargement des modèles
7.9.2. Onnx
7.9.3. Inférence

7.10. Cas Pratique Classification des Images

7.10.1.  Analyse et préparation des données
7.10.2.  Tester le pipeline de formation
7.10.3  Formation au modèle
7.10.4.  Validation du modèle

Module 8. Détection d'objets

8.1. Détection et Suivi des Objets

8.1.1. Détection d'Objets
8.1.2. Cas d'utilisation
8.1.3. Suivi des objets
8.1.4. Cas d'utilisation
8.1.5. Occlusions, Rigid and No Rigid Poses

8.2. Mesures d’Évaluation

8.2.1. IOU- Intersection Over Union
8.2.2. Confidence Score
8.2.3. Recall
8.2.4. Précision
8.2.5. Recall–Precisión Curve
8.2.6. Mean Average Precision (mAP)

8.3. Méthodes traditionnelles

8.3.1. Sliding window
8.3.2. Viola detector
8.3.3. HOG
8.3.4. Non Maximal Supresion (NMS)

8.4. Datasets

8.4.1. Pascal VC
8.4.2. MS Coco
8.4.3. ImageNet (2014)
8.4.4. MOTA Challenge

8.5. Two Shot Object Detector

8.5.1. R-CNN
8.5.2. Fast R-CNN
8.5.3. Faster R-CNN
8.5.4. Mask R-CNN

8.6. Single Shot Object Detector

8.6.1. SSD
8.6.2. YOLO
8.6.3. RetinaNet
8.6.4. CenterNet
8.6.5. EfficientDet

8.7. Backbones

8.7.1. VGG
8.7.2. ResNet
8.7.3. Mobilenet
8.7.4. Shufflenet
8.7.5. Darknet

8.8. Object Tracking

8.8.1. Approches classiques
8.8.2. Filtres à particules
8.8.3. Kalman
8.8.4. Sort tracker
8.8.5. Deep Sort

8.9. Déploiement

8.9.1. Plateforme de Calcul
8.9.2. Choix de la Backbone
8.9.3. Choix de Framework
8.9.4. Optimisation du Modèle
8.9.5. Version du Modèle

8.10. Étude : Détection et Suivi des Personnes

8.10.1. Détection de personnes
8.10.2. Suivi des personnes
8.10.3. Ré-identification
8.10.4. Compter les personnes dans les foules

Module 9. Segmentation d'images avec deep learning

9.1. Détection et Segmentation d'Objets

9.1.1. Segmentation sémantique

9.1.1.1. Cas d'utilisation de la segmentation sémantique

9.1.2. Segmentation Instanciée

9.1.2.1. Cas d'utilisation de la segmentation instanciée

9.2. Mesures d'évaluation

9.2.1. Similitudes avec d'autres méthodes
9.2.2. Pixel Accuracy
9.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

9.3. Fonctions de coût

9.3.1. Dice Loss
9.3.2. Focal Loss
9.3.3. Tversky Loss
9.3.4. Autres fonctions

9.4. Méthodes de Segmentation traditionnelles

9.4.1. Application du seuil avec Otsu et Riddlen
9.4.2. Cartes auto-organisées
9.4.3. Algorithme GMM-EM

9.5. Segmentation Sémantique par Deep Learning : FCN

9.5.1. FCN
9.5.2. Architecture
9.5.3. Applications du FCN

9.6. Segmentation sémantique par Deep Learning : U-NET

9.6.1. U-NET
9.6.2. Architecture
9.6.3. Application U-NET

9.7. Segmentation sémantique par Deep Learning : Deep Lab

9.7.1. Deep Lab
9.7.2. Architecture
9.7.3. Application de Deep Lab

9.8. Segmentation Instances par Deep Learning: Mask RCNN

9.8.1. Mask RCNN
9.8.2. Architecture
9.8.3. Mise en œuvre d'un Mas RCNN

9.9. Segmentation vidéo

9.9.1. STFCN
9.9.2. Semantic Video CNNs
9.9.3. Clockwork Convnets
9.9.4. Low-Latency

9.10. Segmentation des nuages de points

9.10.1. Nuage de points
9.10.2. PointNet
9.10.3. A-CNN

Module 10. Segmentation avancée des images et techniques avancées de Vision par ordinateur

10.1. Base de données pour les problèmes Généraux de Segmentation

10.1.1. Pascal Context
10.1.2. CelebAMask-HQ
10.1.3. Cityscapes Dataset
10.1.4. CCP Dataset

10.2. Segmentation Sémantique en Médecine

10.2.1. Segmentation Sémantique en Médecine
10.2.2. Ensembles de données pour les problèmes médicaux
10.2.3. Application pratique

10.3. Outils d'annotation

10.3.1. Computer Vision Annotation Tool
10.3.2. LabelMe
10.3.3. Autres outils

10.4. Outils de Segmentation utilisant différents Frameworks

10.4.1. Keras
10.4.2. Tensorflow v2
10.4.3. Pytorch
10.4.4. Autres

10.5. Projet de Segmentation sémantique. Les données, Phase 1

10.5.1. Analyse du problème
10.5.2. Source d'entrée des données
10.5.3. Analyse des données
10.5.4. Préparations des données

10.6. Projet de Segmentation sémantique. Formation, Phase 2

10.6.1. Sélection de l'algorithme
10.6.2. Entrainement
10.6.3. Évaluation

10.7. Projet de Segmentation sémantique. Résultats, Phase 3

10.7.1. Réglage fin
10.7.2. Présentation de la solution
10.7.3. Conclusions

10.8. Auto-codeurs

10.8.1. Auto-codeurs
10.8.2. Architecture de l'Auto-codeur
10.8.3. Autocodeurs à Réduction de Bruit
10.8.4. Auto-codeur de Coloration Automatique

10.9. Réseaux Adversariaux Génératifs (GAN)

10.9.1. Réseaux Adversariaux Génératifs (GAN)
10.9.2. Architecture du DCGAN
10.9.3. Architecture GAN Conditionnelle

10.10. Réseaux Adversariens Génératifs Améliorés

10.10.1. Aperçu du problème
10.10.2. WGAN
10.10.3. LSGAN
10.10.4. ACGAN

Ce Mastère spécialisé a le contenu le plus approfondi et le plus actuel en matière de Vision Artificielle; Ne manquez pas cette opportunité et inscrivez-vous dès maintenant"