Formation Vision par ordinateur avec Python

Cette formation en direct animée par un formateur dans Belgique couvre les techniques avancées en Python, les meilleures pratiques d’ingénierie logicielle et les modèles de conception. Elle aide les développeurs à construire des applications maintenables, testables et performantes en utilisant des outils modernes, le typage et les modèles de concurrence pour des systèmes de niveau production.

Cette formation en direct, animée par un formateur sur Belgique, couvre des techniques pratiques en Python pour la construction d'agents autonomes, y compris les boucles d'agent, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire, l'orchestration et les contrôles de sécurité. Idéal pour les ingénieurs ML, elle se concentre sur le déploiement d'agents robustes et prêts pour la production.

Cette formation en direct, animée par un formateur en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir des systèmes visuels robustes pour des applications de conduite autonome.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
• Implémenter des algorithmes de détection d'objets, de détection de voies et de segmentation sémantique.
• Intégrer des systèmes de vision aux autres sous-systèmes des véhicules autonomes.
• Appliquer des techniques d'apprentissage profond pour des tâches de perception avancées.
• Évaluer les performances des modèles de vision par ordinateur dans des scénarios réels.

Cette formation en direct, animée 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 le développement de modèles de vision sophistiqués à l'aide de Google Colab.

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

• Construire et entraîner des réseaux de neurones convolutifs (RNC) à l'aide de TensorFlow.
• Exploiter Google Colab pour un développement de modèles dans le cloud scalable 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 RNC.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire souhaitant perfectionner leurs compétences en analyse et manipulation de données à l'aide de Pandas et NumPy.

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

• Configurer un environnement de développement incluant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse de données à l'aide de Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de nettoyage, de tri et de filtrage des données.
• Effectuer des agrégations et analyser des séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Débugger et optimiser leur code d'analyse de données.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, à Belgique s'adresse aux ingénieurs en vision par ordinateur, aux développeurs d'IA et aux professionnels de l'IoT de niveau intermédiaire à avancé, souhaitant implémenter et optimiser des modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur des dispositifs edge.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et ses applications dans le domaine de la vision par ordinateur.
• Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des dispositifs edge pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
• Utiliser des frameworks tels que TensorFlow Lite, OpenVINO et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et une inférence à faible latence.

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.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser la stack FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour construire des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la stack FARM.
• Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front-end et back-end) en utilisant la stack FARM.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux développeurs souhaitant utiliser FastAPI avec Python pour construire, tester et déployer des APIs RESTful plus facilement et plus rapidement.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
• Créer des APIs plus rapidement et plus simplement à l'aide de la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
• Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
• Construire des images de conteneurs et déployer des APIs web sur un serveur cloud.

Cette formation pratique sur Belgique couvre les bases de Fiji et d'ImageJ pour la recherche biologique. Les apprenants acquièrent des compétences pratiques en prétraitement d'images, en analyse quantitative et en automatisation de macros pour optimiser les flux de travail sur les tissus histologiques, les cellules et d'autres échantillons, avec des résultats reproductibles.

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.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs, chercheurs et data scientists de niveau intermédiaire à avancé souhaitant apprendre à implémenter la détection d'objets en temps réel à l'aide de YOLOv7.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de la détection d'objets.
• Installer et configurer YOLOv7 pour des tâches de détection d'objets.
• Entraîner et tester des modèles de détection d'objets personnalisés avec YOLOv7.
• Intégrer YOLOv7 à d'autres cadres (frameworks) et outils de vision par ordinateur.
• Dépanner les problèmes courants liés à l'implémentation de YOLOv7.