Deep Learning – Mise en oeuvre de la vision par ordinateur
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Prétraiter des images
- Construire des réseaux de convolution traitant des images
- Identifier les mécanismes de regularisation
- Détecter des objets dans des images
- Classer des images
- Générer des images
- Extraire des résultats actionnables
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 3 jours - 21 h |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
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| Durée | 3 jours - 21 h |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Notre formation sur la mise en œuvre du Deep Learning pour la vision par ordinateur fournit une introduction détaillée au Deep Learning et à ses applications spécifiques dans le domaine de la vision par ordinateur.
Vous apprendrez les fondamentaux du Deep Learning, tels que les réseaux de neurones, la rétropropagation du gradient, et les non-linéarités.
La formation se concentre ensuite sur le traitement des images à l’aide de réseaux à convolution, de mécanismes d’attention, et de modèles à la pointe de la technologie.
Les applications pratiques de la formation comprennent la classification d’images, la détection d’objets, la segmentation sémantique, la génération d’images et la traduction d’images.
Cette formation aborde également les aspects essentiels de l’ingénierie, comme la collecte de métriques, l’analyse d’apprentissages et la recherche d’hyperparamètres.
Les travaux pratiques, basés sur des données réelles, mettent en évidence les modèles récents et couvrent également des sujets de recherche actuels dans le domaine.
Programme
Introduction
- Présentation du Deep Learning
- Introduction à la vision par ordinateur
- Présentation de technologies de vision par ordinateur
Fondamentaux
- Réseaux de neurones
- Rétropropagation du gradient
- Non-linéarités
Réseaux de traitement des images
- Réseaux à convolutions
- Briques de convolution, pooling, unpooling, convolution à stride fractionnelle
- Mécanismes d'attention
- Modèles état de l'art
Applications
- Classification d'images
- Détection d'objets
- Segmentation sémantique
- Segmentation d'instances
- Génération d'images
- Traduction d'images
Ingénierie
- Collection de métriques
- Analyse d'apprentissages
- Recherche d'hyperparamètres
Prérequis
- Connaissances de base dans un langage de programmation
- Avoir des notions d’algèbre linéaire (calcul matriciel, dérivées, etc.) et de statistiques est un plus
- Avoir suivi la formation Machine Learning – Concepts et mise en oeuvre ou posséder des connaissances et compétences équivalentes
Public
- Data Scientists
- Ingénieurs Données
- Concepteurs-Développeurs
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- Mettre en œuvre les meilleures pratiques et outils de développement avec Vue 3
| Tarif |
A partir de 1 950,00 € |
| Durée |
3 jours |
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| Durée |
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| Modes |
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| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
15j / 105h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
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| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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| Durée |
2 jours |
| Modes |
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| Tarif |
A partir de 1 430,00 € |
| Durée |
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| Modes |
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Objectifs de la formation
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| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
8 jours (56 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
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| Tarif |
A partir de 2 010,00 € |
| Durée |
3 jours - 21 heures |
| Modes |
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