Formation Vision par ordinateur avec Google Colab et TensorFlow
La vision par ordinateur est un domaine en rapide évolution au sein de l'intelligence artificielle, et TensorFlow est l'un des outils les plus puissants disponibles pour la construction et le déploiement de modèles de vision. Ce cours introduit les participants aux techniques avancées de vision par ordinateur en utilisant TensorFlow et Google Colab, couvrant des domaines essentiels tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les techniques de traitement d'images.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent 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 la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
- Tirer parti de Google Colab pour le développement de modèles cloud évolutifs et efficaces.
- 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 le transfert d'apprentissage pour améliorer les performances des modèles CNN.
- Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec discussion et démonstration.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Plan du cours
Introduction à la vision par ordinateur
- Aperçu des applications de la vision par ordinateur
- Compréhension des données d'images et des formats
- Défis dans les tâches de vision par ordinateur
Introduction aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Qu'est-ce que les CNN ?
- Architecture des CNN : couches convolutives, regroupement et couches entièrement connectées
- Utilisation des CNN en vision par ordinateur
Prise en main de TensorFlow et Google Colab
- Configuration de l'environnement dans Google Colab
- Utilisation de TensorFlow pour la construction de modèles
- Construction d'un modèle CNN simple en utilisant TensorFlow
Techniques avancées des CNN
- Transfert d'apprentissage pour les CNN
- Affinage de modèles pré-entraînés
- Techniques d'augmentation de données pour une meilleure performance
Prétraitement et augmentation d'images
- Techniques de prétraitement d'images (mise à l'échelle, normalisation, etc.)
- Augmentation de données d'images pour une meilleure formation des modèles
- Utilisation du pipeline de données d'images de TensorFlow
Construction et déploiement de modèles de vision par ordinateur
- Entraînement des CNN pour la classification d'images
- Évaluation et validation des performances du modèle
- Déploiement de modèles dans les environnements de production
Applications réelles de la vision par ordinateur
- Vision par ordinateur dans le secteur de la santé, du commerce de détail et de la sécurité
- Détection et reconnaissance d'objets alimentés par l'IA
- Utilisation des CNN pour la reconnaissance faciale et gestuelle
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en programmation Python
- Compréhension des concepts d'apprentissage profond
- Connaissances de base des réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
Public cible
- Data scientists
- Praticiens de l'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Vision par ordinateur avec Google Colab et TensorFlow - Réservation
Formation Vision par ordinateur avec Google Colab et TensorFlow - Demande de renseignements
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- Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique avancés en utilisant des frameworks populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
- Optimiser les performances des modèles grâce à l'optimisation des hyperparamètres.
- Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications du monde réel en utilisant Google Colab.
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- Configurer et naviguer dans Google Colab.
- Écrire et exécuter du code Python basique.
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Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Conférence interactive et discussion.
- Nombreux exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
- Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
- Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
- Former et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
- Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.
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- Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation des données.
- Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
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- Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
- Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.
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- Déployer des applications et collaborer efficacement avec d'autres scientifiques sur des projets similaires
Format de la formation
- Conférence interactive et discussions
- Exercices approfondis et applications pratiques
- Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets de machine learning.
- Comprendre et appliquer divers algorithmes de machine learning.
- Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
- Implémenter des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
- Optimiser et évaluer efficacement les modèles de machine learning.
Traitement du langage naturel (NLP) avec Google Colab
14 HeuresCe cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de Python dans Google Colab.
À la fin de ce cours, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
- Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour les tâches NLP.
- Effectuer une analyse de sentiment à l'aide des bibliothèques NLTK et SpaCy.
- Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement scalable et collaboratif.
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14 HeuresCette formation en France (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.
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14 HeuresCe cours en direct dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.
À la fin de ce cours, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases du langage de programmation Python.
- Implémenter des codes Python dans l'environnement Google Colab.
- Utiliser des structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
- Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
- Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.
Vision Builder pour l'inspection automatisée
35 HeuresCette 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.
