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Cette séance de cours de l'instructeur couvre le développement des caméras optimisées pour les tâches d'apprentissage automatique et l'utilisation de l'apprentissage automatique pour améliorer les capacités de la caméra. Parmi les sujets abordés, mentionnons l'apprentissage automatique en physique pour l'imagerie sans objectif, l'apprentissage profond pour les problèmes inverses de l'imagerie et l'application d'algorithmes pour résoudre les défis de l'imagerie. La séance de cours explore l'optimisation des caméras pour les images haute résolution, l'utilisation de l'apprentissage profond pour la microscopie spatiale variée, et la formation des dénoiseurs à l'aide de vidéos sonores synthétiques. En outre, il se consacre à la création de modèles sonores pour les vidéos à faible luminosité, à la simulation d'un dénouement supervisé et à l'avancement des caméras de calcul grâce à l'apprentissage de la machine à l'aide de la physique. La présentation présente le travail de l'instructeur sur la poussée des limites des caméras avec des modèles sonores à réglage GAN et la réalisation de la vidéographie photoréaliste dans des conditions de faible luminosité.
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