Contenu de la formation
Les participants découvrent les bases de la représentation des images et des réseaux convolutifs. Ils entraînent un premier modèle de classification et interprètent ses résultats.
Cette formation couvre la préparation des données, l’apprentissage et la validation d’un modèle de vision. Les exercices mettent l’accent sur la détection et l’analyse des erreurs de prédiction.
Les apprenants abordent les principes de mise à disposition d’un modèle entraîné via une API. Le parcours relie le prototype de machine learning à un usage applicatif.
Pour qui ?
- Équipes data science
- Développeurs Python
- Ingénieurs IA
- Étudiants avancés
Comment se déroule la formation
- 1Cadrage du niveau technique et des objectifs métier
- 2Présentation des concepts à partir d’exemples visuels
- 3Manipulation de données et notebooks Python
- 4Construction progressive d’un modèle CNN
- 5Évaluation des résultats et analyse des limites
- 6Synthèse des bonnes pratiques de mise en œuvre
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Quel niveau est recommandé pour cette formation ?
Une pratique de Python est recommandée. Le niveau exact peut être ajusté avec FormaGroup selon les acquis du groupe.
La formation peut-elle être organisée en intra-entreprise ?
Oui. FormaGroup organise la mise en relation et peut coordonner une session adaptée au contexte de votre équipe.
Les ateliers utilisent-ils PyTorch ?
Oui, les exercices peuvent s’appuyer sur PyTorch, technologie utilisée par le formateur dans ses projets de deep learning.
La formation peut-elle se dérouler à distance ?
Oui, le formateur peut intervenir en présentiel ou à distance. FormaGroup vous accompagne pour choisir l’organisation adaptée.
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FormaGroup organise cette formation dans votre ville ou à distance : dates, groupe ou session individuelle, attestation de formation.
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