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toutes nos formations sont disponibles à distance (classes virtuelles) et en centre de formation (présentiel), au choix.
Vous pouvez même changer de modalité en cours de formation, si vous avez des contraintes : par exemple, commencer en présentiel et continuer les jours suivants à distance.
Les outils pédagogiques et l'infrastructure de travaux pratiques mis à disposition sont accessibles depuis nos locaux, ou depuis votre entreprise ou votre lieu de télétravail, à volonté
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Formation : IA - traitement images : Keras, Pytorch, OpenCV

Durée3 jours
Prix2 420 €
Code coursIA040
Dates14 au 16 octobre
16 au 18 décembre

(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Chefs de projet, data-scientists, souhaitant comprendre les apports de l'IA pour le traitement d'images.

Objectifs:

Connaître les apports de Keras, PyTorch et OpenCV pour le traitement d'images, savoir les mettre en oeuvre et faire le choix de l'outil adéquat.

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissance d'un langage de programmation comme python et des principes de base de la manipulation de données et du machine learning.

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Traitement d'Images et IA
Introducion au traitement d'images et à l'apprentissage automatique, les apports de l'IA.
Cas d'applications : analyse, tri d'images, détection d'objets, reconnaissance faciale, génération d'images, etc.
Présentation de Keras, PyTorch et OpenCV : principes de fonctionnement, caractéristiques, points forts.
Présentation des RN
Principe des réseaux de neurones
Différents types de couches: denses, convolutions, activations
Fonctionnement des réseaux de neurones convolutifs (CNN).
Descente de gradient
Multi-Layer Perceptron
Le projet Tensorflow et Keras
Historique , fonctionnalités
Architecture distribuée, plateformes supportées
Principe des tenseurs, caractéristiques d'un tenseur: type de données, dimensions
Définition de tenseurs simples,
Gestion de variables et persistance,
Représentation des calculs et des dépendances entre opérations par des graphes
Mise en oeuvre avec Keras
Conception d'un réseau de neurones
Création et entraînement d'un modèle CNN simple avec Keras.
Classification d'images avec Keras
Notion de classification, cas d'usage
Architectures des réseaux convolutifs, réseaux ImageNet
RCNN et SSD
Démonstrations
Optimisation d'un modèle
Visualisation avec Tensorboard
Optimisation des couches de convolutions
Choix des hyper-paramètres avec Keras et Keras Tuner
Utilisation de checkpoints
Segmentation d'Images avec PyTorch
Comprendre la segmentation d'images.
Création d'un modèle de segmentation convolutif avec PyTorch.
Préparation des données d'entraînement pour la segmentation.
Entraînement et évaluation des performances du modèle.
Détection d'Objets avec OpenCV et IA
Principes de la détection d'objets.
Les différents types de modèles de détection d'objets (classificateurs en cascade, YOLO, SSD, Faster R-CNN, etc.).
Mise en oeuvre d'OpenCV pour la détection d'objets.
Introduction aux classificateurs en cascade d'OpenCV pour la détection d'objets.
Présentation des modèles IA pré-entraînés pour la détection d'objets.
Comparaison des différents modèles disponibles (YOLO, SSD, Faster R-CNN, etc.).
Choix du modèle en fonction des besoins de l'application.
Génération d'Images avec les GAN
Introduction aux réseaux génératifs adverses (GAN).
Création d'un modèle GAN simple avec PyTorch.

Déroulé pédagogique
Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code cours : IA040

Contenu de la formation
IA - traitement images : Keras, Pytorch, OpenCV:

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Version du document : R006
Date de mise à jour du document : 2024/01/06