Formateur ou formatrice en deep learning appliqué à la vision par ordinateur — Maroc

Villes concernées

Votre rôle chez FormaGroup

Cette mission s’adresse à un formateur ou une formatrice capable d’accompagner des développeurs Python, des data scientists ou des ingénieurs dans la conception et l’évaluation de modèles d’analyse d’images. Le besoin communiqué porte sur un accompagnement pratique, avec des exercices et un projet final ; les modalités peuvent être proposées en présentiel, à distance ou en hybride, selon la demande.

Missions confiées

1. 1Animer des séquences consacrées à la préparation des jeux de données d’images, au prétraitement et aux techniques d’augmentation des images.
2. 2Expliquer les réseaux convolutifs et guider les participants dans la réalisation d’un modèle de classification d’images.
3. 3Faire pratiquer le transfert d’apprentissage et aider à choisir une approche adaptée au jeu de données et au cas d’usage traité.
4. 4Présenter les principes de la détection d’objets, l’annotation des images et la mise en œuvre d’un modèle de détection.
5. 5Encadrer l’entraînement des modèles et l’analyse de leurs résultats à l’aide de métriques d’évaluation pertinentes.
6. 6Accompagner l’optimisation de l’inférence et la création d’un démonstrateur exposant un modèle pour un cas d’usage.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Public à former

Approche pédagogique attendue

• Construire les apprentissages à partir de jeux de données d’images et de cas pratiques de classification ou de détection.
• Faire réaliser des exercices progressifs de prétraitement, d’augmentation des images et d’entraînement de modèles.
• Amener les participants à comparer les résultats et à choisir des métriques d’évaluation adaptées à leur cas d’usage.
• Prévoir un projet final mobilisant plusieurs étapes du parcours et pouvant aboutir à un démonstrateur d’inférence.

Profil recherché

• Vous maîtrisez le deep learning appliqué aux images et pouvez enseigner la préparation des données, les réseaux convolutifs, la classification et la détection d’objets.
• Vous êtes en mesure de faire pratiquer l’entraînement et l’évaluation de modèles, puis d’expliquer le choix des métriques et l’interprétation des résultats.
• Vous savez accompagner des développeurs Python, des data scientists ou des ingénieurs de niveau intermédiaire dans la mise en œuvre de cas pratiques.
• Vous pouvez proposer des exercices guidés et un projet final permettant de mobiliser les savoir-faire abordés pendant la formation.

Atouts appréciés

• Une pratique de PyTorch pour construire et entraîner des modèles de vision par ordinateur sera appréciée.
• La capacité à adapter les exemples et le rythme à une formation individuelle ou à des demandes de formation comparables constitue un atout.

Disponibilité et mobilité

Compétences clés

Mots-clés de l’offre