Programme Computer vision

Participants : Développeurs, personnels techniques.

Durée : 3 jours - 21 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER

La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.

Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.

Dates des formations
Du 15/01/2025 au 17/01/2025Demander un devis
Du 18/03/2025 au 20/03/2025Demander un devis
Du 17/06/2025 au 19/06/2025Demander un devis
Du 16/09/2025 au 18/09/2025Demander un devis
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Les objectifs

Découvrir
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Computer Vision
Découvrir
Découvrir
les problématique d’une image
Connaître
Connaître
les offres du marché
Savoir
Savoir
structurer un projet de Computer Vision

pré-requis

Connaissances en programmation
Connaissance en traitement de signal ou équivalent

Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement

  • 1 poste de travail complet par personne
  • De nombreux exercices d'application
  • Mise en place d'ateliers pratiques
  • Remise d'un support de cours
  • Remise d'une attestation de stage

Modalités d'évaluation des acquis

- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage

Accessibilité handicapés

  • Au centre d’affaires ELITE partenaire d’ACF à 20 m.
  • Guide d’accessibilité à l’accueil.

Le Programme

Introduction à la Computer Vision et technologies associées

Les usages les plus fréquents
Introduction aux technologies Machine Learning / Deep Learning
Différents modes de representations d’une image
Problématiques spécifiques à la reconnaissance d’image
Technologies IA utilisées pour la reconnaissance d’image : differences entre OpenCV et les techniques de Deep Learning

Le marché de la Computer Vision

La pluraliuté des offres sur le marché
Les caractéristiques
Alternative solution sur mesure propriétaire / licence à l’année pour l’utilisation d’une plateforme

Structurer un projet de Computer Vision

Quel modèle retenir pour mon projet ?
Par où commencer ?
Savoir évaluer la maturité de son projet pour en évaluer le coût
Evaluer le retour sur investissement (ROI)

Les étapes classiques d’un projet

Création du Dataset
LProof of Concept : Validation de la faisabilité techniques et mise à disposition d’un algotithme entrainé sur un dataset réduit
Pilote : entraînements et ameliorations de l’algorithme dans les conditions réelles
Scale / Industrialisation : déploiement à grande echelle de l’algorithme
Le pilotage du projet (tableau de bord)
Pièges classiques à éviter

Les étapes d’un projet OpenCV

La théorie OpenCV
Les étapes d’un projet OpenCV

La théorie Deep Learning en reconnaissance d’image

Neural Networks Theory
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Transfert Learning from Pretrained Networks
Autres applications : detection d’objets, Segmenttions

Les étapes d’un projet de Computer Vision / Deep Learning

Mise en place de l’architecture d’un projet de deep learning
Industrialisation d'un algorithme
Lancement des entraînements et interpretation des résultats