• Vision par ordinateur : Détection et reconnaissance d'objets, segmentation d'images.
• Apprentissage profond et IA : Réseaux neuronaux, apprentissage supervisé et non supervisé, génératif.
• Systèmes autonomes et robotique : Perception, navigation, prise de décision autonome.
• Perception en temps réel : Optimisation pour l’exécution en temps réel, fusion de données.
• Classification et reconnaissance de formes : Apprentissage incrémental, détection d'anomalies.
• Transformers et attention : Application en vision par ordinateur, extraction de caractéristiques.
• Réalité augmentée et interaction : Sécurité, navigation, interfaces homme-machine.
• Explainabilité de l'IA : Explicabilité et interprétabilité des modèles d’IA.

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