
Can AI Understand a Baby’s Cry? | Senthilkumar Murugesan | TEDxKanniyakumari
L’IA peut-elle comprendre les pleurs d’un bébé ? | Senthilkumar Murugesan | TEDxKanniyakumari
Thema UYQV

L’IA peut-elle comprendre les pleurs d’un bébé ? | Senthilkumar Murugesan | TEDxKanniyakumari

Shobhit Banga, évaluations humaines à grande échelle – repenser les évaluations pour les modèles vocaux d’aujourd’hui

Reno Kriz, Vers la récupération et la synthèse de vidéos centrées sur les événements : (SCALE 2024 et SCALE 2026)

Marina Meila - Explications contrastives : une vue géométrique et topologique - IPAM à UCLA

Lec 40 : Indices de profondeur et affichages stéréoscopiques

L'imagerie par IA révèle des différences cachées entre les cellules

Créer des applications de suivi 3D multi-caméras avec les compétences NVIDIA DeepStream 9.1



Créez des agents d'IA d'analyse vidéo dotés de compétences

Accélérez le développement de l'IA de vision grâce aux agents de codage alimentés par l'IA

Détection d'activités suspectes avec deep learning LRCN (Partie 2) : Traitement d'images et de vidéos avec opencv

Détection d'activité suspecte avec deep learning LRCN (Partie 1) : Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV

Guide pratique NVIDIA DGX Spark et cabine photo Reachy
![[TALK 7] Image Analysis Tools - Dina Ratsimandresy](https://i.ytimg.com/vi/3FDuALm_hAI/maxresdefault.jpg)
[TALK 7] Outils d'analyse d'images - Dina Ratsimandresy

Apprentissage automatique pratique -- Vision par ordinateur profonde à l'aide de CNN


Construire une IA d'imagerie médicale robuste pour les environnements à faibles ressources

William Freeman : Amplification et débruitage de mouvement


David Mumford : Modéliser la forme, quand la vision par ordinateur rencontre l'équation d'Euler

Donald Geman : Un modèle de rétroaction stochastique pour la recherche d'images

CLJC Session 23 - ZoomEye: Zoom semblable à l'humain pour les LLM multimodaux


Comment créer des agents d'IA visuelle avec NVIDIA Cosmos Reason et Metropolis

CLJC Session 22 - Attention au Prompting sur Image pour les Grands Modèles de Vision-Langage

Apprenez les agents vocaux maintenant, vous me remercierez plus tard (Guide complet pour débutants)

Day 3: Christina Mesropian - Des pixels à la preuve : comment l'IA renforce la confiance dans l'économie numérique


L'intelligence vidéo devient agentique | James Le, TwelveLabs

Guide pratique pour affiner et déployer des modèles de vision | Zac Carrico, Apella
![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Лекция 7: Segmentation](https://i.ytimg.com/vi/EL-AwxRfqzM/sddefault.jpg)
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Leçon 7 : Segmentation
![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Семинар 6: Object Detection](https://i.ytimg.com/vi/yu9UH-kEDJc/sddefault.jpg)
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Séminaire 6 : Object Detection

L'intelligence vidéo devient agentique | James Le, TwelveLabs

CLJC Session 21 - Raisonnement visuel compositionnel : pourquoi c'est important et ce qui nous retient

Épisode 58 : BRATS Afrique : Construire une IA inclusive en radiologie

Stanford CS231N Apprentissage profond pour la vision par ordinateur | Printemps 2025 | Cours 16 : Vision et langage

Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 15: Vision 3D

Stanford CS231N Apprentissage profond pour la vision par ordinateur | Printemps 2025 | Cours 10 : Compréhension vidéo

Stanford CS231N Apprentissage profond pour la vision par ordinateur | Printemps 2025 | Cours 1 : Introduction