Formation Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi
Cette formation aborde l'implémentation de réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour la vision par ordinateur. Elle couvre la configuration d'architectures de Deep Learning pour la classification d'images et l'utilisation de techniques de détection d'objets comme YOLO. Les participants évalueront la performance de modèles via TensorFlow/PyTorch.
Implémenter des réseaux de neurones convolutionnels pour la vision par ordinateur
Configurer des architectures de Deep Learning pour la classification d'images
Utiliser des techniques de détection d'objets comme YOLO
Évaluer la performance de modèles de vision par ordinateur
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction aux réseaux de neurones et Deep Learning
—Distinguer les réseaux de neurones traditionnels des réseaux de neurones profonds.
—Expliquer les concepts de perceptron multicouche et de rétropropagation.
—Identifier les applications du Deep Learning en vision par ordinateur.
02
Fondamentaux des Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN)
—Décrire l'architecture d'un CNN (couches de convolution, pooling, activation).
—Expliquer le rôle des filtres et des cartes de caractéristiques.
—Appliquer les opérations de convolution et de pooling sur des images.
03
Implémentation de CNN avec TensorFlow/Keras
—Configurer un environnement de développement TensorFlow/Keras.
—Implémenter un CNN simple pour la classification d'images.
—Entraîner et évaluer un modèle CNN sur un jeu de données.
04
Architectures CNN avancées pour la classification
—Analyser les architectures VGG, ResNet et Inception.
—Comparer les performances de différentes architectures CNN.
—Sélectionner une architecture adaptée à un problème de classification.
05
Transfer Learning et Fine-tuning
—Expliquer le principe du Transfer Learning.
—Appliquer le Transfer Learning à un modèle pré-entraîné.
—Réaliser le fine-tuning d'un modèle pour une tâche spécifique.
06
Introduction à la détection d'objets
—Définir les concepts de bounding box et de IoU (Intersection over Union).
—Comparer les approches de détection d'objets à une et deux étapes.
—Identifier les métriques d'évaluation pour la détection d'objets.
07
Détection d'objets avec YOLO (You Only Look Once)
—Décrire l'architecture et le fonctionnement de YOLO.
—Implémenter un modèle YOLO pour la détection d'objets.
—Interpréter les résultats de détection générés par YOLO.
08
Détection d'objets avec Faster R-CNN
—Expliquer le fonctionnement de Faster R-CNN (Region Proposal Network).
—Configurer un modèle Faster R-CNN pour une tâche de détection.
—Comparer les performances de YOLO et Faster R-CNN.
09
Segmentation sémantique et instance
—Distinguer la segmentation sémantique de la segmentation d'instance.
—Expliquer les architectures U-Net et Mask R-CNN.
—Appliquer des techniques de segmentation à des images.
10
Évaluation de modèles de vision par ordinateur
—Calculer les métriques de classification (précision, rappel, F1-score).
—Évaluer la performance de modèles de détection (mAP).
—Analyser les courbes ROC et PR pour la performance des modèles.
11
Optimisation et déploiement de modèles
—Appliquer des techniques de régularisation (dropout, batch normalization).
—Optimiser les hyperparamètres d'un modèle de Deep Learning.
—Exporter un modèle entraîné pour un déploiement.
12
Cas d'usage et perspectives en vision par ordinateur
—Analyser des cas d'usage en reconnaissance faciale.
—Examiner des applications en diagnostic médical assisté par image.
—Discuter des défis et des tendances futures en conduite autonome.
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques majeurs de cette formation est d'apprendre à implémenter des réseaux de neurones convolutionnels pour la vision par ordinateur. Ce module est essentiel, car il constitue le socle sur lequel reposent des applications pratiques allant de la reconnaissance faciale à la détection d'objets. La compréhension des mécanismes sous-jacents à ces architectures est cruciale pour tout professionnel souhaitant exceller dans le domaine du Deep Learning.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la compréhension des concepts théoriques complexes et leur application pratique. Beaucoup se heurtent à des difficultés lors de l'implémentation de réseaux de neurones avancés, notamment en ce qui concerne le réglage des hyperparamètres et l'optimisation des modèles. Cette formation vise à dissiper ces incertitudes en fournissant des exercices pratiques et des études de cas concrets.
Ce qui différencie notre formation, c'est l'accent mis sur l'implémentation des architectures avancées, telles que le Transfer Learning et le Fine-tuning, et l'utilisation de frameworks modernes comme TensorFlow/Keras. En appliquant ces techniques, les participants pourront non seulement construire des modèles performants, mais aussi les adapter à des projets spécifiques avec une efficacité accrue. Ainsi, nos apprenants sortent de cette formation avec des compétences directement applicables dans le monde professionnel.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous encourageons les participants à s'engager activement dans les exercices pratiques et à poser des questions tout au long du parcours. L'interaction avec les formateurs et les autres participants enrichira l'expérience d'apprentissage et favorisera une meilleure compréhension des concepts abordés. En investissant du temps pour explorer ces nouvelles compétences, vous vous positionnerez comme un acteur clé dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Approfondissement des CNN
Maîtrisez les Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN) avec des modules pratiques, incluant TensorFlow/Keras pour une application directe en vision par ordinateur.
🚀
Techniques avancées de classification
Explorez des architectures CNN avancées pour optimiser la classification d'images, vous donnant un avantage concurrentiel dans le domaine.
🔍
Détection d'objets avec YOLO
Apprenez à utiliser des techniques de détection d'objets telles que YOLO, essentielles pour des applications d'IA modernes et innovantes.
📈
Évaluation de performance
Développez des compétences pour évaluer la performance de vos modèles de vision par ordinateur, garantissant des résultats fiables et efficaces dans vos projets.
🔄
Transfer Learning efficace
Découvrez le Transfer Learning et le Fine-tuning, vous permettant d'adapter rapidement des modèles pré-entraînés à vos besoins spécifiques.
👩🏫
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'une formation inter-entreprises favorisant le partage d'expériences et de bonnes pratiques entre pairs, enrichissant ainsi votre apprentissage.
Compétences acquises
Implémenter des CNN
Le participant implémente des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour des tâches de classification d'images en utilisant TensorFlow/Keras.
Configurer architectures Deep Learning
Le participant configure des architectures de Deep Learning, y compris des modèles pré-entraînés via Transfer Learning, pour la vision par ordinateur.
Utiliser techniques de détection d'objets
Le participant utilise des techniques de détection d'objets telles que YOLO ou Faster R-CNN pour localiser des éléments dans des images.
Évaluer performance modèles de vision
Le participant évalue la performance de modèles de vision par ordinateur en calculant des métriques pertinentes (précision, rappel, F1-score).
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs IA
Ingénieurs Data Science
Chercheurs en IA
Professionnels du Traitement d'images
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en programmation et en intelligence artificielle est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue des travaux pratiques et des projets réalisés
Examens théoriques pour évaluer la compréhension des fondamentaux de la vision par ordinateur
Présentations orales pour évaluer la capacité à expliquer et à défendre des projets de vision par ordinateur
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après avoir suivi la formation, le participant a développé un modèle de réseau de neurones pour classifier des images, améliorant ainsi la précision de son application. »
« Il a également appliqué des techniques de Transfer Learning pour optimiser les performances d'un modèle pré-entraîné sur un nouveau jeu de données. »
Questions fréquentes
Connaissances fondamentales en Python. Notions de base en algèbre linéaire et calcul différentiel. Familiarité avec les concepts de Machine Learning.
Ordinateur avec accès internet stable. Environnement de développement Python (Anaconda recommandé). Accès à un compte Google Colab ou GPU local (facultatif mais recommandé pour l'entraînement).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d'un rendez-vous d'information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s'accompagne de la remise d'une convention ou d'un contrat précisant l'ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l'accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l'année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d'accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
La formation vise à vous apprendre à implémenter des réseaux de neurones convolutionnels pour la vision par ordinateur, à configurer des architectures de Deep Learning pour la classification d'images et à détecter des objets avec précision.
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en programmation et en intelligence artificielle est recommandée.
Nous utilisons TensorFlow et PyTorch pour les implémentations de réseaux de neurones et les projets de vision par ordinateur.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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