Contenu de la formation
Les participants découvrent les étapes clés d’un projet de vision par ordinateur avec PyTorch. Les exercices couvrent les données, l’entraînement et l’évaluation de modèles.
La formation présente les principes de la détection d’objets et les besoins d’annotation associés. Les participants analysent les performances d’un modèle sur des images représentatives.
Cette session relie les méthodes de vision aux enjeux de traitement de documents. Elle aborde notamment la détection d’éléments visuels et l’intégration dans une chaîne d’analyse.
Pour qui ?
- Data scientists
- Ingénieurs IA
- Développeurs spécialisés data
- Équipes R&D
- Analystes de données techniques
Comment se déroule la formation
- 1Clarifier le problème de vision et les résultats attendus
- 2Examiner la qualité, la diversité et l’annotation des données
- 3Préparer un pipeline d’entraînement avec PyTorch
- 4Entraîner et évaluer un modèle de détection
- 5Analyser les erreurs et les limites observées
- 6Identifier les pistes d’intégration dans un flux métier
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Quels prérequis sont recommandés pour cette formation ?
Des bases de Python et de machine learning sont recommandées afin de suivre les ateliers PyTorch. FormaGroup peut vous accompagner pour choisir le format le plus adapté au niveau du groupe.
Les participants travaillent-ils sur un cas pratique ?
La formation est conçue autour d’exercices de préparation, d’entraînement et d’évaluation de modèles. Le cas précis peut être ajusté avec FormaGroup selon les objectifs de votre organisation.
Peut-elle être proposée à distance ?
Oui, un format à distance ou hybride peut être organisé. FormaGroup assure la mise en relation et coordonne les modalités de la session.
Dans le catalogue FormaGroup
FormaGroup organise cette formation dans votre ville ou à distance : dates, groupe ou session individuelle, attestation de formation.
S’inscrire