Vision assistée par ordinateur

LabOS: The AI-XR Co-Scientist That Sees and Works With Humans

LabOS: Le co-scientifique IA-XR qui voit et travaille avec les humains

Build Visual AI Agents From a Prompt With NVIDIA Cosmos and VSS 3.3

Créer des agents d'IA visuelle à partir d'un prompt avec NVIDIA Cosmos et VSS 3.3

Lec 49: From Tracked Objects to Spatial and Temporal Rules

Lec 49: Des objets suivis aux règles spatiales et temporelles

Lec 48: Understaning Intelligent Video Analytics

Lec 48 : Comprendre l'analyse vidéo intelligente

Lec 28: Vision Transformers

Lec 28 : Transformateurs de vision

Can AI Understand a Baby’s Cry? | Senthilkumar Murugesan | TEDxKanniyakumari

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

Shobhit Banga, Large Scale Human Evaluations – Rethinking Evaluations for Today’s Voice Models

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

Reno Kriz, Toward Event-Centric Video Retrieval and Summarization: (SCALE 2024 and SCALE 2026

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

Marina Meila - Contrastive Explanations: a geometric and topological view - IPAM at UCLA

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

Lec 40: Depth Cues & Stereoscopic Displays

Lec 40 : Indices de profondeur et affichages stéréoscopiques

AI Imaging Reveals Hidden Differences Between Cells

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

Build Multi-Camera 3D Tracking Applications with NVIDIA DeepStream 9.1 Skills

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

Forum Numerica - Giulia D’Angelo: What's catching your eye? - Event-driven sensing and neuromorphic

Ils ont enfin réussi à lire les pensées d'une IA

Build Video Analytics AI Agents with Skills

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

Accelerate Vision AI Development with AI-Powered Coding Agents

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

Suspicious Activity Detection with deep learning LRCN (Part 2): Image & Video Processing with opencv

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

Suspicious Activity Detection with deep learning LRCN (Part 1): Image & Video Processing with OpenCV

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

NVIDIA DGX Spark & Reachy Photo Booth Playbook

Guide pratique NVIDIA DGX Spark et cabine photo Reachy

[TALK 7] Image Analysis Tools - Dina Ratsimandresy

[TALK 7] Outils d'analyse d'images - Dina Ratsimandresy

Hands-on Machine Learning -- Deep Computer Vision Using CNNs

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

Comment reconnaitre une vidéo créée par IA ? (j'ai le truc !)

Building Robust Medical Imaging AI for Low Resource Settings

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

William Freeman: Motion Magnification and Motion Denoising

William Freeman : Amplification et débruitage de mouvement

Forum Numerica - Benoit Cottereau - Robust Scene Understanding with Bio-Inspired and Efficient AI

David Mumford: Modeling Shape Computer Vision Meets the Euler Equation

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

Donald Geman: A Stochastic Feedback Model for Image Retrieval

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

CLJC Session 23 - ZoomEye: Human-Like Zooming for Multimodal LLMs

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

BARCamp : Maxime Perek

How to build Visual AI Agents with NVIDIA Cosmos Reason and Metropolis

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

CLJC Session 22 - Attention Prompting on Image for Large Vision-Language Models

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

Learn Voice Agents Now, Thank Me Later (Full Beginner's Guide)

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

Day 3: Christina Mesropian - From Pixels to Proof How AI is Powering Trust in the Digital Economy

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

Deepseek vient de faire EXPLOSER l'industrie de l'IA

Video Intelligence Is Going Agentic | James Le, TwelveLabs

L'intelligence vidéo devient agentique | James Le, TwelveLabs

A Practical Guide to Fine-Tuning and Deploying Vision Models | Zac Carrico, Apella

Guide pratique pour affiner et déployer des modèles de vision | Zac Carrico, Apella

[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Лекция 7: Segmentation

[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Leçon 7 : Segmentation

[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Семинар 6: Object Detection

[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Séminaire 6 : Object Detection

Video Intelligence Is Going Agentic | James Le, TwelveLabs

L'intelligence vidéo devient agentique | James Le, TwelveLabs

CLJC Session 21 - Compositional Visual Reasoning: Why It Matters and What Holds Us Back

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