IA & Data

Formation Computer Vision – Fondamentaux et applications industrielles

3 jour(s) • 21h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Maîtriser les fondamentaux de la vision par ordinateur et mettre en œuvre des modèles performants pour des cas d’usage industriels, de la préparation des données au déploiement.

Comprendre les principes fondamentaux de la vision par ordinateur
Manipuler des images numériques et extraire des caractéristiques pertinentes
Implémenter des modèles de Deep Learning (CNN, YOLO, segmentation)
Exploiter le transfer learning pour des cas métier
Préparer et annoter des datasets d’images
Déployer un modèle de vision sur un environnement industriel (edge)

Data scientists
ingénieurs machine learning
chefs de projet IA

Bonnes bases en Python
Connaissances en machine learning (supervisé)
Notions de Deep Learning recommandées
Connaissance de base des librairies type NumPy, Pandas

1
JOUR 1- Module 1 – Introduction et traitement d’images (3h30)
- Représentation des images numériques (pixels, canaux, formats)
- Opérations de base : redimensionnement, filtrage, normalisation
- Introduction aux convolutions et filtres (blur, edge detection)
- Premiers outils : OpenCV, Pillow
- Activité pratique : Manipulation d’images
2
Chargement, transformation et visualisation d’images avec OpenCV
3
Application de filtres (flou, contours) sur un dataset simple
4
JOUR 1- Module 2 – Extraction de caractéristiques et introduction aux CNN (3h30)
- Feature extraction : SIFT, HOG (concepts)
- Limites des méthodes classiques
- Introduction aux réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Fonctionnement des couches : convolution, pooling, activation
- Activité pratique : Implémentation d’un CNN simple
5
Construction d’un modèle CNN avec TensorFlow/PyTorch
6
Entraînement sur un dataset type (MNIST ou CIFAR-10)
7
JOUR 2- Module 3 – Architectures CNN modernes (3h30)
- Architectures avancées : ResNet, EfficientNet
- Introduction aux Vision Transformers (ViT)
- Comparaison performances / complexité
- Bonnes pratiques d’entraînement
- Activité pratique : Benchmark de modèles
8
Entraînement et comparaison ResNet vs EfficientNet
9
Analyse des performances (accuracy, loss)
10
JOUR 2- Module 4 – Tâches de vision : classification, détection et segmentation (3h30)
- Classification d’images (rappel + optimisation)
- Détection d’objets : principes (YOLO)
- Segmentation : semantic vs instance segmentation
- Cas d’usage industriels (qualité, surveillance, médical)
- Activité pratique : Détection d’objets
11
Utilisation d’un modèle YOLO pré-entraîné
12
Détection d’objets sur un dataset métier ou générique
13
JOUR 3- Module 5 – Données, annotation et transfer learning (3h30)
- Constitution d’un dataset d’images
- Annotation avec CVAT et Label Studio
- Data augmentation
- Transfer learning et fine-tuning
- Activité pratique : Préparation d’un dataset métier
14
Annotation d’images avec un outil dédié
15
Fine-tuning d’un modèle pré-entraîné sur ces données
16
JOUR 3- Module 6 – Déploiement et cas industriel complet (3h30)
- Optimisation de modèles (compression, quantization)
- Conversion ONNX
- Déploiement avec TensorRT (notions)
- Contraintes edge computing (latence, ressources)
- Activité pratique : Cas fil rouge – détection d’objets industriel
17
Entraînement d’un modèle de détection sur un cas métier
18
Export et simulation de déploiement (ONNX)

Ils nous font Confiance

Nos partenaires de confiance

Questions fréquentes

FAQ : Formation Computer Vision – Fondamentaux et applications industrielles

Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.