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Mission de formation

Formateur·rice en deep learning pour la vision par ordinateur à Tétouan

FormaGroup recherche un formateur ou une formatrice pour animer à Tétouan une formation pratique en deep learning appliqué à la vision par ordinateur, destinée à une personne de niveau intermédiaire.

Deep learning appliqué à la vision par ordinateurTétouanPrésentiel, Hybride, À distanceMission indépendanteDisponibilité : À convenir
Postuler avec mon CV Publiée le 2 novembre 2026 · valable jusqu’au 1 janvier 2027

En bref

  • La mission porte sur le deep learning appliqué à la vision par ordinateur.
  • Le participant est de niveau intermédiaire et souhaite développer des compétences pratiques en Python et PyTorch.
  • Le programme traite la préparation d’images, la classification, le transfert d’apprentissage et la détection d’objets.
  • La mission concerne Tétouan, avec le présentiel sur place, l’hybride et le distanciel comme options.
  • La formation s’adresse à un participant et comprend des mises en pratique ainsi qu’un projet final.

Votre rôle chez FormaGroup

Cette mission porte sur l’application de Python et PyTorch à des cas concrets d’analyse d’images. La formation s’adresse à un participant souhaitant préparer des données visuelles, construire et évaluer des modèles, puis présenter une inférence pour un cas d’usage. Une intervention sur place à Tétouan est possible ; les formats présentiel, hybride et à distance sont proposés comme options.

Missions confiées

  1. 1Faire pratiquer la préparation et l’augmentation de jeux de données d’images, en explicitant les étapes qui rendent les données exploitables pour l’entraînement.
  2. 2Enseigner les principes des réseaux convolutifs et guider la réalisation d’un modèle de classification d’images avec Python et PyTorch.
  3. 3Accompagner l’utilisation du transfert d’apprentissage afin d’adapter un modèle à un jeu de données et à un cas d’usage donné.
  4. 4Présenter les étapes d’annotation et de préparation nécessaires à la détection d’objets, puis encadrer la mise en œuvre d’un modèle de détection.
  5. 5Faire entraîner et évaluer les modèles, en aidant à choisir des métriques adaptées et à interpréter les résultats obtenus.
  6. 6Aborder l’optimisation de l’inférence et accompagner la réalisation d’un démonstrateur exposant l’inférence d’un modèle.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Module 1Préparation et augmentation des images
Module 2Réseaux convolutifs et classification
Module 3Transfert d’apprentissage
Module 4Détection d’objets et annotation
Module 5Entraînement et évaluation des modèles
Module 6Optimisation d’inférence et démonstrateur
Objectifs pédagogiques
  • Préparer un jeu de données d’images
  • Entraîner un modèle de classification d’images
  • Mettre en œuvre la détection d’objets
  • Choisir des métriques d’évaluation adaptées
  • Exposer une inférence de modèle pour un cas d’usage
Voir le programme complet de la formation →

Public à former

La formation s’adresse à une personne de niveau intermédiaire souhaitant appliquer le deep learning à l’image. Le parcours est pertinent pour des développeurs Python, data scientists ou ingénieurs désireux de pratiquer la classification et la détection d’objets.

Approche pédagogique attendue

  • Organiser les apports autour de jeux de données pratiques afin que le participant applique les étapes de préparation et d’augmentation des images.
  • Alterner explications et exercices guidés pour construire une classification d’images et tester le transfert d’apprentissage avec Python et PyTorch.
  • Faire mettre en œuvre une démarche de détection d’objets, de l’annotation à l’évaluation des résultats.
  • Accompagner un projet final mobilisant l’entraînement, le choix de métriques et la présentation d’une inférence sous forme de démonstrateur.

Profil recherché

  • Vous maîtrisez suffisamment Python, PyTorch et le deep learning appliqué aux images pour enseigner les notions et les mises en pratique du programme.
  • Vous êtes capable d’expliquer les réseaux convolutifs, la classification d’images, le transfert d’apprentissage et la détection d’objets à une personne de niveau intermédiaire.
  • Vous savez accompagner un participant dans la préparation des données, l’entraînement des modèles et le choix de métriques d’évaluation pertinentes.
  • Vous pouvez guider la conception d’une inférence de modèle et d’un démonstrateur correspondant à un cas d’usage.

Atouts appréciés

  • Une expérience de projets pratiques en classification d’images ou en détection d’objets vous permettrait d’illustrer la formation avec des exemples concrets.
  • Une pratique de l’annotation de données visuelles et de l’optimisation de l’inférence serait appréciée pour approfondir ces étapes du programme.

Disponibilité et mobilité

Disponibilité

La date de démarrage est à convenir selon les disponibilités du formateur ou de la formatrice et du participant ; les horaires sont flexibles.

Mobilité

La mission concerne Tétouan. Les options de réalisation sont le présentiel sur place, l’hybride ou le distanciel.

Compétences clés

Python pour la visionPyTorchRéseaux convolutifsClassification d’imagesTransfert d’apprentissageDétection d’objetsÉvaluation de modèlesOptimisation d’inférenceAnimation pratique

Mots-clés de l’offre

#Deep learning#Vision par ordinateur#Classification d’images#Réseaux convolutifs#Transfert d’apprentissage#Détection d’objets#PyTorch#Inférence de modèles

Critères de l’annonce

Secteur d’activité
Informatique et intelligence artificielle
Région
Tanger-Tétouan-Al-Hoceïma
Travail à distance
Hybride possible
Type de contrat
Mission indépendante (freelance)
Disponibilité
À convenir
Niveau d’expérience
Expérience entre 2 ans et 5 ans - Expérience entre 5 ans et 10 ans
Niveau d’étude
Bac+3 - Bac+5 et plus
Langues
Français

Vous souhaitez transmettre une approche concrète du deep learning appliqué aux images et accompagner un participant dans la réalisation d’un cas pratique à Tétouan ? Faites part à FormaGroup de votre intérêt pour cette mission.

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