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

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

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.

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.

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.

Découvrez les bases de la vision par ordinateur dans cette formation interactive dirigée par un formateur dans le cadre de France. Les participants utiliseront Python pour créer des systèmes de détection des visages, des objets et du mouvement. Ce cours offre une base pratique en traitement d'images et en tâches de vision par ordinateur.

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.