Contenu de la formation
Cette formation introduit les bases du traitement d’images et des réseaux convolutifs. Les participants construisent et entraînent un premier classifieur d’images avec PyTorch.
Les participants structurent les étapes de préparation, entraînement et évaluation d’un modèle de classification. L’atelier insiste sur les métriques et l’analyse des erreurs de prédiction.
Cette session présente les principes de mise à disposition d’un modèle entraîné via une API. Les participants découvrent l’organisation d’un service d’inférence en temps réel.
Pour qui ?
- Développeurs Python
- Ingénieurs IA
- Équipes data
- Étudiants en informatique
Comment se déroule la formation
- 1Recueil du niveau technique et des objectifs de l’équipe
- 2Présentation des concepts à partir d’exemples de code
- 3Manipulation guidée de jeux de données d’images
- 4Construction progressive d’un modèle CNN avec PyTorch
- 5Évaluation des résultats et analyse des erreurs
- 6Synthèse des bonnes pratiques de déploiement
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Quel niveau est recommandé pour cette formation ?
Une pratique de Python est recommandée. Le contenu peut être ajusté selon le niveau des participants et les objectifs du groupe.
La formation comprend-elle des travaux pratiques ?
Oui, le parcours est conçu autour de manipulations de données, d’exercices de programmation et de construction de modèles avec PyTorch.
Peut-elle être organisée pour une équipe interne ?
Oui, FormaGroup peut organiser une session intra-entreprise adaptée au contexte technique et aux cas d’usage de votre équipe.
La formation peut-elle être suivie à distance ?
Oui, le formateur intervient en présentiel ou à distance. FormaGroup organise la mise en relation et les modalités pratiques.
Dans le catalogue FormaGroup
FormaGroup organise cette formation dans votre ville ou à distance : dates, groupe ou session individuelle, attestation de formation.
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