Expert vision par ordinateur PyTorch pour équipes data

Parcours

Le formateur travaille sur le deep learning, la vision par ordinateur et les réseaux de neurones avec PyTorch. Son expérience inclut la réalisation d’un modèle convolutif de classification multi-classes sur des images médicales, avec préparation des données, entraînement, évaluation et mise à disposition d’une application web interactive.

Cette formation s’adresse aux équipes data et techniques souhaitant comprendre les étapes d’un projet de vision par ordinateur. L’intervenant explicite le rôle des réseaux convolutifs, les choix de préparation d’images, l’entraînement d’un modèle et l’analyse des performances. L’objectif est de donner des repères pratiques pour aborder un problème de classification d’images sans dissocier la théorie des contraintes de mise en œuvre.

Le parcours démarre par la prise en main des données visuelles et de PyTorch, puis progresse vers la construction d’un CNN, l’entraînement et la lecture des résultats. Des exercices permettent d’aborder les erreurs de classification et la préparation d’une démonstration d’inférence. FormaGroup coordonne le format de la session avec l’organisation demandeuse.

Approche pédagogique

1. 1Clarification du cas d’usage image et du niveau des participants
2. 2Présentation visuelle des concepts de deep learning
3. 3Construction guidée d’un pipeline PyTorch
4. 4Exercices sur l’entraînement et l’évaluation d’un CNN
5. 5Lecture collective des prédictions et erreurs de classification
6. 6Bilan des points de vigilance pour un projet de vision

Publics accompagnés

• Ingénieurs data
• Développeurs Python
• Équipes de recherche appliquée
• Étudiants en intelligence artificielle

Secteurs d’intervention

Ses 3 formations