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Intelligence Artificielle
Formation Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi
Découvrez comment utiliser les réseaux de neurones convolutionnels pour améliorer la vision par ordinateur dans vos projets d'intelligence artificielle. Cette formation vous apprendra à configurer des architectures de Deep Learning pour la classification d'images et à détecter des objets avec précision. Vous serez en mesure d'évaluer la performance de vos modèles et d'améliorer vos résultats.
Réponse sous 24h ouvrées
945 € HTHT / personne
Durée21 heures
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- 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
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.
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).
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi — pourquoi la choisir ?
🎯
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.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi.
Poser une questionLa 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.
Formez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financement
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Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) 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. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d'Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l'organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d'emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
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Votre entreprise dispose d'un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l'accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d'emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Témoignages
Avis sur Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Formation Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi suivie à distance, ce qui m'arrangeait bien vu mon emploi du temps chargé. La qualité pédagogique n'a rien à envier au présentiel.”
MG
Manon G.
Contrôleur·euse de gestion · Administration publique
“Grâce à Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi, j'ai enfin une vision claire et opérationnelle du sujet. Six mois après, je m'en sers au quotidien. Vraiment utile.”
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Anthony D.
Ingénieur·e systèmes · Banque régionale
“Excellente formation Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi, dense mais bien équilibrée entre théorie et pratique. Le formateur maîtrise parfaitement son domaine et répond à toutes les questions.”
CV
Christine V.
Gestionnaire de compte · Réseau de distribution
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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Questions fréquentes
Une question sur Deep Learning : Réseaux de neurones et vision par ordi ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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