Contenu de la formation
Les participants construisent un pipeline de classification d’images avec Python et PyTorch. Ils apprennent à préparer les données, entraîner un modèle et interpréter les résultats.
Cette formation explore l’adaptation d’un modèle préentraîné à un jeu de données métier. Elle aborde le choix des métriques, les erreurs de classification et l’amélioration progressive du modèle.
Les participants découvrent les principes de la détection d’objets sur images. Les ateliers portent sur les données annotées, l’entraînement et l’analyse des prédictions.
Pour qui ?
- Développeurs Python
- Data scientists débutants en vision
- Équipes R&D
- Étudiants en intelligence artificielle
Comment se déroule la formation
- 1Cadrage du niveau technique et des objectifs du groupe
- 2Découverte guidée d’un jeu de données d’images réel
- 3Mise en pratique progressive avec notebooks Python
- 4Analyse collective des métriques et des erreurs du modèle
- 5Exercices d’entraînement, d’évaluation et d’inférence
- 6Synthèse des bonnes pratiques pour poursuivre le projet
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Quels prérequis sont nécessaires pour cette formation ?
Des bases en Python sont recommandées. Une première familiarité avec les notions de machine learning facilite la progression, mais le contenu peut être ajusté au niveau du groupe.
La formation comporte-t-elle des exercices pratiques ?
Oui. Le formateur privilégie des exercices sur de vrais jeux de données d’images, depuis leur préparation jusqu’à l’évaluation des résultats.
Peut-elle être organisée en intra-entreprise ?
Oui. FormaGroup organise la mise en relation et peut préparer une session intra-entreprise adaptée aux cas d’usage et au niveau de vos équipes.
Quels formats sont possibles ?
La session peut être organisée à distance, en hybride ou en présentiel selon le planning et la localisation. FormaGroup coordonne les modalités.
Dans le catalogue FormaGroup
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