Formation Computer Vision with Google Colab and TensorFlow
La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle qui évolue rapidement, et TensorFlow est l'un des outils les plus puissants disponibles pour construire et déployer des modèles de vision. Ce cours initie les participants aux techniques avancées de vision par ordinateur en utilisant TensorFlow et Google Colab, couvrant des domaines essentiels tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les techniques de traitement d'image.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow à développer des modèles de vision sophistiqués à l'aide de Google Colab.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
- Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèle évolutif et efficace basé sur le cloud.
- Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
- Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
- Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
- Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Computer Vision
- Vue d'ensemble des applications de vision par ordinateur
- Comprendre les données et les formats d'image
- Défis liés aux tâches de vision par ordinateur
Introduction aux réseaux convolutifs Neural Networks (CNN)
- Qu'est-ce qu'un CNN ?
- Architecture des CNN : Couches convolutives, mise en commun et couches entièrement connectées
- Comment les CNN sont utilisés dans la vision par ordinateur
Travaux pratiques avec TensorFlow et Google Colab
- Configuration de l'environnement dans Google Colab
- Utilisation de TensorFlow pour la construction de modèles
- Construction d'un modèle CNN simple dans TensorFlow
Techniques CNN avancées
- Apprentissage par transfert pour les CNN
- Ajustement des modèles pré-entraînés
- Techniques d'augmentation des données pour améliorer les performances
Prétraitement et augmentation des images
- Techniques de prétraitement des images (mise à l'échelle, normalisation, etc.)
- Augmentation des données d'images pour un meilleur entraînement des modèles
- Utilisation du pipeline de données d'images de TensorFlow
Construction et déploiement de modèles Computer Vision
- Entraînement des CNN pour la classification des images
- Évaluation et validation des performances des modèles
- Déploiement de modèles dans des environnements de production
Applications réelles de Computer Vision
- Vision par ordinateur dans les domaines de la santé, de la vente au détail et de la sécurité
- Détection et reconnaissance d'objets par l'IA
- Utilisation des CNN pour la reconnaissance des visages et des gestes
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience de la programmation Python
- Compréhension des concepts d'apprentissage profond
- Connaissance de base des réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
Audience
- Scientifiques des données
- Praticiens de l'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Les compétences du formateur, et la bonne ambiance.
Sebastien CADET - Autoliv
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Formation - Computer Vision with OpenCV
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle et Machine Learning.
- Apprendre les bases du traitement numérique de l'image et son application à la reconnaissance faciale.
- Développer des compétences dans l'utilisation d'outils et de cadres d'intelligence artificielle pour créer des modèles de reconnaissance faciale.
- Acquérir une expérience pratique dans la création, l'entraînement et le test de systèmes de reconnaissance faciale.
- Comprendre les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser les fonctions de programmation avancées et les composants logiciels de Fiji pour étendre ImageJ
- Assembler de grandes images 3D à partir de tuiles qui se chevauchent
- Mettre à jour automatiquement une installation de Fiji au démarrage en utilisant le système de mise à jour intégré
- Choisir parmi une large sélection de langages de script pour créer des solutions d'analyse d'images personnalisées.
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- Déployer leur application et collaborer avec d'autres scientifiques sur des projets similaires.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Naviguer dans l'interface Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
- Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour une meilleure analyse.
- Analyser les images quantitativement, y compris le comptage des cellules et la mesure de la surface.
- Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
- Personnaliser les flux de travail pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d'images dans la recherche biologique.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
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- Mettre en œuvre l'apprentissage profond en OpenCV 4 avec TensorFlow et Keras.
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- Installer et configurer OpenFaas.
- Emballer n'importe quel binaire ou code en tant que fonction sans serveur sans codage répétitif de type " boilerplate ".
- Se découpler de AWS Lambda pour éviter l'enfermement.
- Déployer des fonctions événementielles sur un serveur sur site ou dans le cloud.
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Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser les composants d'OpenFace pour créer et déployer un exemple d'application de reconnaissance faciale.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Travailler avec les composants d'OpenFace, y compris dlib, OpenVC, Torch, et nn4 pour implémenter la détection, l'alignement et la transformation des visages.
- Appliquer OpenFace à des applications réelles telles que la surveillance, la vérification d'identité, la réalité virtuelle, les jeux, l'identification de clients réguliers, etc.
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- Développeurs
- Scientifiques des données
Format du cours
- En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
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- Comprendre et utiliser la programmation parallèle avec Fortran en OpenMP.
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- Mettre en œuvre la programmation vectorielle avec les extensions SIMD pour les systèmes HPC.
- Ajouter des blocs parallèles pour spécifier le parallélisme de la mémoire partagée.
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Format du cours
- Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la recherche de motifs, tels qu'ils s'appliquent à Machine Vision.
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Le matériel utilisé dans ce laboratoire comprend le Rasberry Pi, un module caméra, des servos (optionnels), etc. Les participants sont responsables de l'achat de ces composants. Les logiciels utilisés comprennent OpenCV, Linux, Python, etc.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer Linux, OpenCV et d'autres logiciels utilitaires et bibliothèques sur un Rasberry Pi.
- Configurer OpenCV pour capturer et détecter des images faciales.
- Comprendre les différentes options de conditionnement d'un système Rasberry Pi pour une utilisation dans des environnements réels.
- Adapter le système à une variété de cas d'utilisation, y compris la surveillance, la vérification d'identité, etc.
Format du cours
- En partie exposé, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
Remarque
- D'autres options matérielles et logicielles existent : Arduino, OpenFace, Windows, etc. Si vous souhaitez utiliser l'une de ces options, veuillez nous contacter.
Scilab
14 HeuresScilab est un langage de haut niveau bien développé, gratuit et open source pour la manipulation de données scientifiques. Utilisée pour les statistiques, les graphiques et l’animation, la simulation, le traitement du signal, la physique, l’optimisation, etc., sa structure de données centrale est la matrice, simplifiant de nombreux types de problèmes par rapport à d’autres solutions telles que les dérivés FORTRAN et C. Il est compatible avec des langages tels que C, Java et Python , ce qui en fait un complément aux systèmes existants.
Au cours de cette formation dirigée par un instructeur, les participants découvriront les avantages de Scilab par rapport à des alternatives telles que Matlab, les bases de la syntaxe Scilab , ainsi que certaines fonctions avancées et une interface avec d’autres langages largement utilisés, en fonction de la demande. Le cours se terminera par un bref projet axé sur le traitement d'images.
À la fin de cette formation, les participants maîtriseront les fonctions de base et certaines fonctions avancées de Scilab , ainsi que les ressources nécessaires pour continuer à élargir leurs connaissances.
Public
- Scientifiques et ingénieurs spécialisés dans les données, particulièrement intéressés par le traitement d'images et la reconnaissance faciale
Format du cours
- Partie conférence, partie discussion, exercices et exercices pratiques intensifs, avec un projet final
Vision Builder for Automated Inspection
35 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires souhaitant utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisés destinés aux processus SMT (Surface-Mount Technology).
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et paramétrer des inspections automatisées à l'aide de Vision Builder AI.
- Acquérir et prétraiter des images de haute qualité pour l'analyse.
- Mettre en œuvre des décisions basées sur la logique pour la détection de défauts et la validation du processus.
- Générer des rapports d'inspection et optimiser les performances du système.