Ismail Ben Ayed.
Photo: CNW/ÉTS
L’ÉTS et Orthogone lancent une chaire de recherche industrielle en vision artificiele
L’essor des transports autonomes, de la robotique industrielle et de l’imagerie médicale est largement tributaire de la capacité des algorithmes à interpréter des images. Et bien que des avancées spectaculaires aient été réalisées dans les domaines de la vision artificielle et de l’apprentissage machine, plusieurs défis techniques doivent encore être surmontés pour que la vision artificielle atteigne son plein potentiel. Ismail Ben Ayed, professeur-chercheur à l’École de technologie supérieure (ÉTS), et Orthogone Technologies s’attaqueront à ces défis en recourant à l’apprentissage profond.
