En ligne ou sur site, les cours de Reconnaissance de motifs animés par un instructeur démontrent, grâce à des discussions interactives et des exercices pratiques, les fondements et les sujets avancés de la Reconnaissance de motifs.
La formation en Reconnaissance de motifs est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est réalisée au moyen d'un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée localement sur les installations du client à Liège ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg situés à Liège.
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Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Liège (en ligne ou sur site), fournit une introduction au domaine de la reconnaissance des motifs et de l'apprentissage automatique. Elle aborde des applications pratiques dans les domaines des statistiques, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'extraction de données (data mining) et de la bio-informatique.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des motifs.
Utiliser des modèles clés tels que les réseaux de neurones et les méthodes de noyau pour l'analyse des données.
Implémenter des techniques avancées pour la résolution de problèmes complexes.
Améliorer la précision des prédictions en combinant différents modèles.
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