Formation Vision par ordinateur avec Python

Ce cours intensif et pratique couvre les techniques avancées de Python, les meilleures pratiques d'ingénierie et les modèles de conception couramment utilisés pour créer des applications Python maintenables, testables et à haute performance. Il met l'accent sur les outils modernes, le typage, les modèles de concurrence, les schémas architecturaux et les workflows prêts pour la production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs Python intermédiaires à avancés qui souhaitent adopter des pratiques et des modèles professionnels pour des systèmes Python de niveau de production.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer le typage Python, les dataclasses et la vérification de type pour augmenter la fiabilité du code.
• Utiliser des modèles de conception et des principes architecturaux pour structurer des applications robustes.
• Mettre en œuvre la concurrence et le parallélisme correctement à l'aide d'asyncio et de multiprocessing.
• Construire un code bien testé avec pytest, les tests basés sur des propriétés et les pipelines CI.
• Profiler, optimiser et sécuriser les applications Python pour la production.
• Emballer, distribuer et déployer des projets Python à l'aide d'outils modernes et de conteneurs.

Format du Cours

• Cours interactifs et démonstrations courtes.
• Séances pratiques de laboratoire et exercices de codage chaque jour.
• Projet mini-culminant intégrant les modèles, les tests et le déploiement.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée ou un domaine de concentration (données, web ou infra), veuillez nous contacter pour organiser.

L'intelligence artificielle avec Python est le développement de systèmes intelligents à l'aide de l'écosystème étendu d'IA et de bibliothèques d'apprentissage automatique de Python.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur est destinée aux programmeurs intermédiaires de Python qui souhaitent concevoir, implémenter et déployer des solutions IA à l'aide de Python.

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

• Implémenter des algorithmes d'IA en utilisant les bibliothèques d'IA principales de Python.
• Traiter avec des modèles d'apprentissage supervisé, non supervisé et renforcé.
• Intégrer des solutions IA dans des applications et workflows existants.
• Évaluer les performances du modèle et optimiser pour la précision et l'efficacité.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Bien des exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation de la formation

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

Le CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications d'IA en temps réel dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, notamment sur le matériel Huawei Ascend.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de l'IA intermédiaires qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de traitement du langage en utilisant le CANN SDK pour des cas d'utilisation en production.

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

• Déployer et optimiser des modèles de vision par ordinateur (CV) et de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant CANN et AscendCL.
• Utiliser les outils CANN pour convertir les modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
• Optimiser les performances d'inférence pour des tâches comme la détection, la classification et l'analyse de sentiment.
• Construire des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement au bord ou dans le cloud.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et démonstration.
• Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
• Conception de pipelines en temps réel utilisant des cas d'utilisation réels de CV et NLP.

Options de personnalisation du cours

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

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à France, est destinée aux développeurs AI et ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des systèmes de vision robustes pour les applications de conduite autonome.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
• Implémenter des algorithmes pour la détection d'objets, la détection de lignes et le segmentation sémantique.
• Intégrer les systèmes de vision avec d'autres sous-systèmes de véhicule autonome.
• 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 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.

Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et analystes de données intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Python, Pandas et NumPy.

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

• Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
• Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs intermédiaires et avancés en vision par ordinateur, développeurs IA et professionnels IoT qui souhaitent mettre en œuvre et optimiser des modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur les périphériques de bord.

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

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

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.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, haute performance et évolutives.

À la fin 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 pile 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 pile FARM.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

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

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

Cette formation pratique France 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 par macros pour rationaliser les flux de travail sur les tissus histologiques, les cellules et d'autres échantillons, avec des résultats reproductibles.

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.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux développeurs, chercheurs et data scientists de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent apprendre comment implémenter la détection d'objets en temps réel avec YOLOv7.

À la fin 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.
• Former et tester des modèles de détection d'objets personnalisés en utilisant YOLOv7.
• Intégrer YOLOv7 avec d'autres frameworks et outils de vision par ordinateur.
• Résoudre les problèmes courants liés à l'implémentation de YOLOv7.