Formation Apprentissage Profond pour la Vision

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire à avancé, aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux chercheurs en apprentissage profond et aux experts en vision par ordinateur qui souhaitent élargir leurs connaissances et leurs compétences en apprentissage profond pour la génération de texte à image.

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

• Comprendre les architectures et les techniques avancées d'apprentissage profond pour la génération texte-image.
• Mettre en œuvre des modèles complexes et des optimisations pour la synthèse d'images de haute qualité.
• Optimiser les performances et l'évolutivité pour les grands ensembles de données et les modèles complexes.
• Ajuster les hyperparamètres pour une meilleure performance et généralisation du modèle.
• Intégrer Stable Diffusion avec d'autres cadres et outils d'apprentissage profond.

Ce cours couvre l'IA (emphasizing Machine Learning et Deep Learning) dans Automotive Industrie. Il aide à déterminer quelle technologie peut (potencialement) être utilisée dans plusieurs situations dans une voiture: de la simple automation, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome.

Ce cours a été créé pour les gestionnaires, les architectes de solutions, les responsables d’innovation, les CTO, les architectes logiciels et toute personne intéressée par un aperçu de l’intelligence artificielle appliquée et des prévisions les plus récentes concernant son développement.

Cette formation en direct avec un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau débutant souhaitant apprendre les concepts essentiels de probabilité, statistiques, programmation et apprentissage automatique, et les appliquer au développement d'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts de base en probabilité et statistiques, et les appliquer à des scénarios du monde réel.
• Rédiger et comprendre le code de programmation procédural, fonctionnel et orienté objet.
• Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage automatique telles que la classification, l'agrégation et les réseaux neuronaux.
• Développer des solutions IA à l'aide de systèmes d'inférence et d'experts pour la résolution de problèmes.

Cette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur place) s'adresse aux biologistes qui souhaitent comprendre le fonctionnement de AlphaFold et utiliser les modèles AlphaFold comme guides dans leurs études expérimentales.

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

• Comprendre les principes de base de AlphaFold.
• Apprendre comment fonctionne AlphaFold.
• Apprendre à interpréter les prédictions et les résultats de AlphaFold.

Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatiques utilisé dans le développement de systèmes Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Les réseaux de neurones artificiels Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une mise en œuvre de l'IA. Le Deep Learning est un sous-ensemble du ML.

Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.

Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications en utilisant le langage de programmation Python. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.

Cette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en rendant le code facile à déboguer.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
• Définir et mettre en œuvre des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
• Exécuter des exemples et modifier des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'apprentissage profond tout en tirant parti des GPUs pour obtenir de hautes performances.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs intermédiaires, scientifiques des données et praticiens de l'IA qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour les applications d'IA Edge.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA Edge.
• Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
• Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils Edge.
• Utiliser les outils et techniques pour la conversion et l'optimisation de modèles.
• Mettre en œuvre des applications d'IA Edge pratiques à l'aide de TensorFlow Lite.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent accélérer les applications d'apprentissage automatique en temps réel et les déployer à l'échelle.

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

• Installer la boîte à outils OpenVINO.
• Accélérer une application de vision artificielle en utilisant un FPGA.
• Exécuter différentes couches CNN sur le FPGA.
• Mettre à l'échelle l'application sur plusieurs nœuds dans un cluster Kubernetes.

Cette formation en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs ou aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Horovod pour exécuter des formations distribuées d'apprentissage profond et le mettre à l'échelle pour l'exécuter sur plusieurs GPU en parallèle.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à exécuter des formations d'apprentissage profond.
• Installer et configurer Horovod pour former des modèles avec TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet.
• Mettre à l'échelle la formation à l'apprentissage profond avec Horovod pour l'exécuter sur plusieurs GPU.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent appliquer un modèle d'apprentissage profond à des applications de reconnaissance d'images.

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

• Installer et configurer Keras.
• Prototyper rapidement des modèles d'apprentissage profond.
• Implémenter un réseau convolutif.
• Implémenter un réseau récurrent.
• Exécuter un modèle d'apprentissage profond sur un CPU et GPU.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux chercheurs en vision par ordinateur qui souhaitent tirer parti de Stable Diffusion pour générer des images de haute qualité pour une variété de cas d'utilisation.

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

• Comprendre les principes de Stable Diffusion et son fonctionnement pour la génération d'images.
• Construire et entraîner des modèles Stable Diffusion pour des tâches de génération d'images.
• Appliquer Stable Diffusion à divers scénarios de génération d'images, tels que l'inpainting, l'outpainting et la traduction d'image à image.
• Optimiser les performances et la stabilité des modèles Stable Diffusion.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent écrire, charger et exécuter des modèles d'apprentissage automatique sur de très petits appareils embarqués.

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

• Installer TensorFlow Lite.
• Charger des modèles d'apprentissage automatique sur un appareil embarqué pour lui permettre de détecter la parole, de classer des images, etc.
• Ajouter l'IA aux appareils matériels sans dépendre de la connectivité réseau.