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Intelligence artificielle et data

Formation Deep learning appliqué à la vision par ordinateur au Maroc

Construisez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour classifier des images et détecter des objets. Le parcours s’appuie sur des jeux de données pratiques et aborde le prétraitement, l’entraînement, les métriques et l’inférence.

PythonPyTorch
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Compétences visées

Ce que vous saurez mettre en pratique

01Préparer un jeu de données d’images
02Entraîner un modèle de classification d’images
03Mettre en œuvre la détection d’objets
04Choisir des métriques d’évaluation adaptées
05Exposer une inférence de modèle pour un cas d’usage

Programme indicatif

Module 1

Préparation et augmentation des images

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 2

Réseaux convolutifs et classification

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 3

Transfert d’apprentissage

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 4

Détection d’objets et annotation

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 5

Entraînement et évaluation des modèles

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 6

Optimisation d’inférence et démonstrateur

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Public concerné

Développeurs Python, data scientists et ingénieurs souhaitant appliquer l’apprentissage profond à l’image.. Le niveau final, les prérequis et les exercices sont ajustés après qualification des demandes du groupe.

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