Formation Vision par ordinateur avec Google Colab et TensorFlow
La vision par ordinateur est un domaine en évolution rapide au sein de l'intelligence artificielle, et TensorFlow est l'un des outils les plus puissants disponibles pour créer et déployer des modèles de vision. Ce cours introduit les participants aux techniques avancées de vision par ordinateur en utilisant TensorFlow et Google Colab, en couvrant des domaines essentiels tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les techniques de traitement d'image.
Cette formation en direct, encadrée par un formateur (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.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- De nombreux exercices et exercices pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Plan du cours
Introduction à la vision par ordinateur
- Aperçu des applications de la vision par ordinateur
- Compréhension des données et formats d'images
- Défis des tâches de vision par ordinateur
Introduction aux réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Qu'est-ce qu'un CNN ?
- Architecture des CNN : couches de convolution, pooling et couches entièrement connectées
- Comment les CNN sont utilisés dans la vision par ordinateur
Prise en main de TensorFlow et Google Colab
- Configuration de l'environnement dans Google Colab
- Utilisation de TensorFlow pour la construction de modèles
- Création d'un modèle CNN simple dans TensorFlow
Techniques avancées de CNN
- Apprentissage par transfert pour les CNN
- Affinage des modèles pré-entraînés
- Techniques d'augmentation de données pour améliorer les performances
Prétraitement et augmentation d'images
- Techniques de prétraitement d'images (mise à l'échelle, normalisation, etc.)
- Augmentation des données d'images pour un meilleur entraînement des modèles
- Utilisation du pipeline de données d'image de TensorFlow
Construction et déploiement de modèles de vision par ordinateur
- Entraînement des CNN pour la classification d'images
- Évaluation et validation des performances du modèle
- Déploiement des modèles dans des environnements de production
Applications réelles de la vision par ordinateur
- Vision par ordinateur dans la santé, le commerce de détail et la sécurité
- Détection et reconnaissance d'objets alimentées par l'IA
- Utilisation des CNN pour la reconnaissance faciale et gestuelle
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec la programmation Python
- Compréhension des concepts d'apprentissage profond
- Connaissance de base des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Public cible
- Data scientists
- Practitioners en IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Vision par ordinateur avec Google Colab et TensorFlow - Réservation
Formation Vision par ordinateur avec Google Colab et TensorFlow - Demande de renseignements
Vision par ordinateur avec Google Colab et TensorFlow - Demande d'informations consulting
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- Implémenter des modèles d'apprentissage automatique avancés à l'aide de frameworks populaires tels que Scikit-learn et TensorFlow.
- Optimiser les performances des modèles grâce au réglage des hyperparamètres.
- Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles en utilisant Google Colab.
- Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle dans Google Colab.
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- Configurer et naviguer dans Google Colab.
- Rédiger et exécuter du code Python basique.
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- Intégrer Google Drive et des sources de données externes pour des projets collaboratifs.
Format de la formation
- Conférences interactives et discussions.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre concrète 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.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
- Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
- Implémenter des modèles d'apprentissage profond avec TensorFlow.
- Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
- Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.
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- Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation de données.
- Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
- Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
- Personnaliser les graphiques pour une présentation et une clarté optimales.
- Interpréter et présenter les données efficacement à l'aide d'outils visuels.
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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.
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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
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- 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.
Fidji : Traitement d'images pour la biotechnologie et la toxicologie
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Naviguer dans l'interface Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
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14 HeuresCette formation en direct, animée par un instructeur, en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire souhaitant appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique grâce à l'environnement Google Colab.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage automatique.
- Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
- Utiliser des bibliothèques telles que Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
- Implémenter des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
- Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.
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14 HeuresCette formation en direct, encadrée par un instructeur en Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de NLP en utilisant Python dans Google Colab.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
- Prétraiter et nettoyer les données textuelles pour les tâches de NLP.
- Réaliser une analyse des sentiments en utilisant les bibliothèques NLTK et SpaCy.
- Travailler avec des données textuelles grâce à Google Colab pour un développement évolutif et collaboratif.
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14 HeuresCette 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.
Fondamentaux de la programmation Python avec Google Colab
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur, dans Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs débutants et aux analystes de données souhaitant apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases du langage de programmation Python.
- Implémenter du code Python dans l'environnement de Google Colab.
- Utiliser les structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
- Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
- Découvrir et utiliser des bibliothèques de base pour la programmation Python.
Vision Builder pour l'Inspection Automatisée
35 HeuresCette 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.
