Formation YOLOv7 : Détection d'objets en temps réel avec la vision par ordinateur

Cette formation animée par un formateur sur Belgique couvre le déploiement et l'optimisation de modèles de vision par ordinateur (CV) et de TALN à l'aide du CANN SDK pour le matériel Ascend. Les participants apprendront à convertir des modèles, à les intégrer dans des pipelines en direct et à améliorer les performances d'inférence pour la détection et l'analyse en temps réel.

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, 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 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 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.

Découvrez les bases de la vision par ordinateur dans cette formation pratique et animée en direct à Belgique. Les participants utiliseront Python pour créer des systèmes de détection de visages, d'objets et de mouvements. Ce cours offre une base pratique en traitement d'images et en tâches de vision par ordinateur.

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.