Formation IA au Bord pour la Vision par Ordinateur : Traitement d'Images en Temps Réel

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des dispositifs edge dans diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Configurer et installer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement edge.
• Implémenter des solutions pratiques d'IA sur les dispositifs en périphérie.
• Évaluer et améliorer la performance des modèles déployés en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA edge.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux développeurs et professionnels IT de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension approfondie du Edge AI, des concepts à la mise en œuvre pratique, y compris la configuration et le déploiement.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux du Edge AI.
• Configurer des environnements Edge AI.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer des applications Edge AI.
• Intégrer le Edge AI avec les systèmes et workflows existants.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre du Edge AI.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs intermédiaires, architectes de systèmes et professionnels de l'industrie qui souhaitent utiliser Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et son application dans IoT.
• Configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles IA sur les dispositifs Edge pour les applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement de données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'Edge AI avec divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en Edge AI pour IoT.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux agents de police débutants qui souhaitent passer des croquis manuels de visages à l'utilisation d'outils basés sur l'intelligence artificielle pour développer des systèmes de reconnaissance faciale.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et de l'apprentissage automatique.
• Apprendre les bases du traitement d'image numérique et son application dans la reconnaissance faciale.
• Développer des compétences dans l'utilisation d'outils et de cadres basés sur l'IA pour créer des modèles de reconnaissance faciale.
• Acquérir une expérience pratique en créant, formant et testant des systèmes de reconnaissance faciale.
• Comprendre les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale.

Fiji est un logiciel libre de traitement d'images qui regroupe ImageJ (un programme de traitement d'images multidimensionnelles scientifiques) et un certain nombre de plugins pour l'analyse d'images scientifiques.

Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser la distribution Fiji et le programme ImageJ sous-jacent pour créer une application d'analyse d'images.

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

• Utiliser les fonctions de programmation avancées et les composants logiciels de Fiji pour étendre ImageJ
• Assembler de grandes images 3D à partir de tuiles qui se chevauchent
• Mettre à jour automatiquement une installation de Fiji au démarrage en utilisant le système de mise à jour intégré
• Choisir parmi une large sélection de langages de script pour créer des solutions d'analyse d'images personnalisées.
• utiliser les puissantes bibliothèques de Fiji, telles que ImgLib, pour les grands ensembles de données d'imagerie biologique
• Déployer leur application et collaborer avec d'autres scientifiques sur des projets similaires.

Format du cours

• Exposé et discussion interactifs.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux chercheurs et professionnels de laboratoire de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent traiter et analyser des images liées aux tissus histologiques, aux cellules sanguines, aux algues et autres échantillons biologiques.

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

• Naviguer dans l'interface de Fiji et utiliser les fonctions principales d’ImageJ.
• Prétraiter et améliorer des images scientifiques pour une meilleure analyse.
• Analyser des images de manière quantitative, y compris le comptage cellulaire et la mesure des surfaces.
• Automatiser les tâches répétitives en utilisant des macros et des plugins.
• Personnaliser les workflows pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d’images dans la recherche biologique.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs débutants et professionnels IT qui souhaitent comprendre les fondamentaux de l'IA aux bords du réseau (Edge AI) et ses applications de base.

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

• Comprendre les concepts de base et l'architecture de l'Edge AI.
• Configurer des environnements Edge AI.
• Développer et déployer des applications Edge AI simples.
• Identifier et comprendre les cas d'utilisation et les avantages de l'Edge AI.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library : http://opencv.org) est une bibliothèque open-source sous licence BSD qui comprend plusieurs centaines d'algorithmes de vision par ordinateur.

Public

Ce cours s'adresse aux ingénieurs et aux architectes qui souhaitent utiliser OpenCV pour des projets de vision par ordinateur.

Cette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs logiciels qui souhaitent programmer en Python avec OpenCV 4 pour l'apprentissage profond.

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

• Visualiser, charger et classifier des images et des vidéos en OpenCV 4.
• Mettre en œuvre l'apprentissage profond en OpenCV 4 avec TensorFlow et Keras.
• Exécuter des modèles d'apprentissage profond et générer des rapports percutants à partir d'images et de vidéos.

OpenFace est un logiciel de reconnaissance faciale en temps réel, à code source ouvert, basé sur les recherches FaceNet de Google Python et Torch.

Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser les composants d'OpenFace pour créer et déployer un exemple d'application de reconnaissance faciale.

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

• Travailler avec les composants d'OpenFace, y compris dlib, OpenVC, Torch, et nn4 pour implémenter la détection, l'alignement et la transformation des visages.
• Appliquer OpenFace à des applications réelles telles que la surveillance, la vérification d'identité, la réalité virtuelle, les jeux, l'identification de clients réguliers, etc.

Public

• Développeurs
• Scientifiques des données

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Pattern Matching est une technique utilisée pour localiser des motifs spécifiques dans une image. Elle peut être utilisée pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiques dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une chaîne de production ou les dimensions spécifiées d'un composant. Elle diffère de la technique "Pattern Recognition" (qui reconnaît des modèles généraux basés sur des collections plus vastes d'échantillons apparentés) en ce sens qu'elle dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.

Format du cours

• Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la recherche de motifs, tels qu'ils s'appliquent à Machine Vision.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, présente le logiciel, le matériel et le processus étape par étape nécessaire pour construire un système de reconnaissance faciale à partir de zéro. La reconnaissance faciale est également connue sous le nom de Face Recognition.

Le matériel utilisé dans ce laboratoire comprend le Rasberry Pi, un module caméra, des servos (optionnels), etc. Les participants sont responsables de l'achat de ces composants. Les logiciels utilisés comprennent OpenCV, Linux, Python, etc.

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

• Installer Linux, OpenCV et d'autres logiciels utilitaires et bibliothèques sur un Rasberry Pi.
• Configurer OpenCV pour capturer et détecter des images faciales.
• Comprendre les différentes options de conditionnement d'un système Rasberry Pi pour une utilisation dans des environnements réels.
• Adapter le système à une variété de cas d'utilisation, y compris la surveillance, la vérification d'identité, etc.

Format du cours

• En partie exposé, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Remarque

• D'autres options matérielles et logicielles existent : Arduino, OpenFace, Windows, etc. Si vous souhaitez utiliser l'une de ces options, veuillez nous contacter.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires souhaitant utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisés destinés aux processus SMT (Surface-Mount Technology).

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

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