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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
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Un bord par une soustraction, sur une ligne

Partie 1 · ★

Sur une ligne de 6 pixels [0, 0, 0, 1, 1, 1] (0 = sombre, 1 = clair), le bord est entre les pixels 3 et 4. Pour savoir si un pixel touche un bord, on compare ses deux voisins : droite − gauche. C'est une somme pondérée comme en J1, avec les poids w = [-1, 0, 1] posés sur la fenêtre de 3 pixels.

Calcule d'abord la réponse autour du pixel n° 3, puis fais glisser la fenêtre d'un pixel à la fois (les pixels 1 et 6 n'ont qu'un voisin : pas de réponse). Enfin, refais le même calcul, avec les mêmes poids, sur la ligne d'un patient dont l'organe est un pixel plus à droite.

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