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Formateur vision par ordinateur PyTorch à Meknès

Explorez les méthodes de deep learning pour analyser des images et construire des projets de vision par ordinateur.

Python, PyTorchMeknèsPrésentiel · À distance
Photo : Jonathan Cosens Photography / Unsplash

Parcours

Le formateur a réalisé des projets de vision par ordinateur combinant détection d’objets, OCR, suivi d’objets et modèles de deep learning. Il a également travaillé sur un projet de segmentation d’images médicales avec une architecture U-Net et sur la validation de modèles de vision pour des besoins opérationnels.

La formation est pensée pour des équipes techniques et des apprenants disposant déjà de bases en Python. Elle permet de comprendre les étapes essentielles d’un projet de vision : qualité des données images, définition de la tâche, entraînement, évaluation et intégration dans une application ou un processus métier.

Le déroulé alterne explications, démonstrations et travaux pratiques avec PyTorch. Les participants découvrent les grands types de tâches en vision par ordinateur, préparent des données, entraînent un modèle simple et analysent les résultats, leurs erreurs et les conditions nécessaires à une utilisation responsable.

Domaines d’expertise

  • Vision par ordinateur
  • Deep learning
  • PyTorch
  • Détection d’objets
  • OCR
  • Segmentation d’images
  • Évaluation de modèles
  • Python

Certifications et références

  • Six Sigma Yellow Belt

Approche pédagogique

  1. 1Analyse de la problématique de vision à traiter
  2. 2Présentation des données et annotations d’images
  3. 3Démonstration d’un flux PyTorch
  4. 4Ateliers d’entraînement et de test
  5. 5Lecture critique des métriques et erreurs
  6. 6Synthèse sur le passage vers un cas d’usage opérationnel

Publics accompagnés

  • Développeurs Python
  • Équipes intelligence artificielle
  • Étudiants avancés
  • Ingénieurs en automatisation

Secteurs d’intervention

LogistiqueIndustrieSantéServices numériquesÉnergie

Ses 6 formations

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