Notre monde physique est basé sur trois dimensions. Pour créer une technologie capable de raisonner et d'interagir avec lui, nos données doivent aussi être en 3D. Ce guide pratique offre aux data scientists, ingénieurs et chercheurs une approche concrète du travail avec les données 3D à l'aide de Python. De la reconstruction 3D aux techniques de Deep Learning 3D, vous apprendrez à extraire des informations précieuses à partir d'ensembles de données massifs, notamment des nuages de points, des voxels, des modèles CAO 3D, des maillages, des images, etc.