Formation Vision par ordinateur pour la conduite autonome

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, en Belgique s'adresse aux ingénieurs en robotique et aux chercheurs en intelligence artificielle de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre des algorithmes de planification de trajectoire sophistiqués afin d'améliorer les performances des véhicules autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondements théoriques des algorithmes avancés de planification de trajectoire.
• Mettre en œuvre des algorithmes tels que RRT*, A* et D* pour la navigation en temps réel.
• Optimiser la planification de trajectoire pour l'évitement d'obstacles et les environnements dynamiques.
• Intégrer les algorithmes de planification de trajectoire avec les données des capteurs pour améliorer la précision.
• Évaluer les performances de différents algorithmes dans des situations pratiques.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists avancés, aux spécialistes de l'IA et aux développeurs d'IA automobile souhaitant créer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour des applications de conduite autonome.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage profond dans le contexte des véhicules autonomes.
• Mettre en œuvre des techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets en temps réel et le suivi de voie.
• Utiliser l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les systèmes de conduite autonome.
• Intégrer des techniques de fusion de capteurs pour améliorer la perception et la navigation.
• Construire des modèles d'apprentissage profond pour prédire et analyser les scénarios de conduite.

Ce cours animé par un instructeur à Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs en sécurité de niveau avancé et aux professionnels de la sécurité automobile souhaitant élaborer des stratégies de sécurité complètes pour les véhicules autonomes, incluant l'analyse des dangers, les évaluations de la sécurité fonctionnelle et la conformité aux normes internationales.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Identifier et évaluer les risques liés à la sécurité des systèmes de conduite autonome.
• Réaliser des analyses de dangers et des évaluations des risques selon les normes de l'industrie.
• Mettre en œuvre des méthodes de validation et de vérification de la sécurité pour les systèmes AV.
• Appliquer les normes de sécurité fonctionnelle, telles que l'ISO 26262 et la SOTIF.
• Développer des stratégies d'atténuation des risques pour les défis de sécurité des véhicules autonomes.

Le SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications d'IA en temps réel en vision par ordinateur et en NLP (traitement du langage naturel), en particulier sur le matériel Huawei Ascend.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de l'IA de niveau intermédiaire souhaitant créer, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage à l'aide du SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Déployer et optimiser les modèles CV et NLP à l'aide de CANN et d'AscendCL.
• Utiliser les outils CANN pour convertir les modèles et les intégrer dans des pipelines en direct.
• Optimiser les performances d'inférence pour des tâches telles que la détection, la classification et l'analyse des sentiments.
• Construire des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement en périphérie (edge) ou dans le cloud.

Format de la formation

• Cours interactif et démonstrations.
• Ateliers pratiques avec déploiement de modèles et profilage des performances.
• Conception de pipelines en direct à l'aide de cas d'utilisation CV et NLP réels.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués en utilisant Google Colab.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer et entraîner des réseaux de neurones convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèles cloud évolutif et efficace.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, à Belgique s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant explorer les dilemmes éthiques et les cadres juridiques entourant les véhicules autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les implications éthiques de la prise de décision pilotée par l'IA dans les véhicules autonomes.
• Analyser les cadres juridiques et les politiques mondiaux régissant les voitures autonomes.
• Examiner la responsabilité et la redevabilité en cas d'accidents impliquant des véhicules autonomes.
• Évaluer l'équilibre entre innovation et sécurité publique dans les lois sur la conduite autonome.
• Discuter d'études de cas réelles impliquant des dilemmes éthiques et des litiges juridiques.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, à Belgique s'adresse au personnel des forces de l'ordre débutant souhaitant passer du dessin manuel de profils à l'utilisation d'outils d'IA pour développer des systèmes de reconnaissance faciale.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
• Apprendre les bases du traitement d'images numériques et leur application dans la reconnaissance faciale.
• Développer des compétences dans l'utilisation d'outils et de frameworks d'IA pour créer des modèles de reconnaissance faciale.
• Acquérir une expérience pratique dans la création, l'entraînement et le test de systèmes de reconnaissance faciale.
• Comprendre les considérations éthiques et les bonnes pratiques relatives à l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale.

Fiji est un puissant package de traitement d'images open-source qui regroupe ImageJ (un programme conçu pour les images scientifiques multidimensionnelles) ainsi qu'une suite complète de plugins pour l'analyse d'images scientifiques.

Lors de cette formation en présentiel encadrée par un formateur, les participants apprendront à exploiter la distribution Fiji et son programme sous-jacent ImageJ pour créer des applications d'analyse d'images robustes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser les fonctionnalités de programmation avancées et les composants logiciels de Fiji pour étendre les capacités d'ImageJ
• Assembler de grandes images 3D à partir de tuiles se chevauchant
• Automatiser la mise à jour d'une installation de Fiji au démarrage via le système de mise à jour intégré
• Choisir parmi une large sélection de langages de script pour développer des solutions d'analyse d'images personnalisées
• Utiliser les bibliothèques puissantes de Fiji, telles qu'ImgLib, pour traiter efficacement de grands ensembles de données bioimages
• Déployer des applications et collaborer efficacement avec d'autres scientifiques sur des projets similaires

Format de la formation

• Cours interactif et discussions
• Exercices étendus et application pratique
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en présentiel ou à distance en Belgique, animée par un instructeur, s'adresse aux chercheurs de niveau débutant à intermédiaire ainsi qu'aux professionnels de laboratoire souhaitant traiter et analyser des images liées aux tissus histologiques, aux cellules sanguines, aux algues et à d'autres échantillons biologiques.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'interface Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
• Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour faciliter leur analyse.
• Analyser les images quantitativement, y compris le comptage cellulaire et la mesure de surface.
• Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
• Personnaliser les flux de travail en fonction des besoins spécifiques de l'analyse d'images en recherche biologique.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants et aux passionnés souhaitant comprendre les concepts fondamentaux, les technologies et les applications des véhicules autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les composants clés et les principes de fonctionnement des véhicules autonomes.
• Explorer le rôle de l'IA, des capteurs et du traitement des données en temps réel dans les systèmes de conduite autonome.
• Analyser les différents niveaux d'autonomie des véhicules et leurs applications concrètes.
• Examiner les aspects éthiques, juridiques et réglementaires de la mobilité autonome.
• Acquérir une expérience pratique grâce aux simulations de véhicules autonomes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, dans Belgique s'adresse aux spécialistes du niveau avancé en fusion de capteurs et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer des algorithmes de fusion multi-capteurs et optimiser la navigation en temps réel dans les systèmes autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux et les défis de la fusion de données multi-capteurs.
• Mettre en œuvre des algorithmes de fusion de capteurs pour la navigation autonome en temps réel.
• Intégrer les données des capteurs LiDAR, des caméras et du RADAR pour améliorer la perception.
• Analyser et évaluer les performances du système de fusion dans diverses conditions.
• Développer des solutions pratiques pour la réduction du bruit des capteurs et l'alignement des données.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs logiciel souhaitant programmer en Python avec OpenCV 4 pour le deep learning.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Visualiser, charger et classifier des images et des vidéos à l'aide d'OpenCV 4.
• Mettre en œuvre le deep learning dans OpenCV 4 avec TensorFlow et Keras.
• Exécuter des modèles de deep learning et générer des rapports pertinents à partir d'images et de vidéos.

Ce stage, animé par un formateur et dispensé en direct à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire, aux professionnels de l'automobile et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent comprendre le rôle des capteurs dans les voitures autonomes, en couvrant le LiDAR, le radar, les caméras et les techniques de fusion de capteurs.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les différents types de capteurs utilisés dans les véhicules autonomes.
• Analyser les données des capteurs pour la perception et la prise de décision en temps réel du véhicule.
• Mettre en œuvre des techniques de fusion de capteurs pour améliorer la précision et la sécurité du véhicule.
• Optimiser l'installation et l'étalonnage des capteurs pour améliorer les performances de conduite autonome.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs réseaux de niveau intermédiaire et aux développeurs IoT automobiles souhaitant comprendre et mettre en œuvre les technologies de communication V2X pour les véhicules autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de la communication V2X.
• Analyser les modèles de communication V2V, V2I, V2P et V2N.
• Mettre en œuvre les protocoles V2X tels que le DSRC et le C-V2X.
• Développer des simulations pour des environnements de véhicules connectés.
• Aborder les défis de la cybersécurité et de la protection de la vie privée dans les réseaux V2X.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur dans Belgique, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisée pour les procédés SMT (Technologie de Montage en Surface).

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et paramétrer des inspections automatisées à l'aide de Vision Builder AI.
• Acquérir et prétraiter des images de haute qualité pour analyse.
• Mettre en œuvre des décisions basées sur la logique pour la détection des défauts et la validation des procédés.
• Générer des rapports d'inspection et optimiser les performances du système.