Objectifs de la formation
Apprendre à concevoir, entraîner et évaluer des modèles CNN pour des applications concrètes telles que la classification d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale.Clientèle visée
Développeurs IA / Data Scientists, Ingénieurs en vision par ordinateurPréalables
• Connaissances de base en Python • Notions en machine learning (régression, classification) • Compréhension des matrices et de l’algèbre linéaireIntervenants
Gains pour les participants
• Comprendre les principes fondamentaux des CNN et leur architecture.
• Maîtriser les techniques de prétraitement et d’annotation des données visuelles.
• Implémenter des modèles CNN avec des bibliothèques Python (TensorFlow, Keras, PyTorch).
• Optimiser les performances des modèles (régularisation, tuning, transfert learning).
• Appliquer les CNN à des cas concrets de vision par ordinateur.
Architecture de la formation
Fondamentaux des CNN
Chapitre 1 : Introduction aux réseaux de neurones convolutifs
• Historique et applications
• Comparaison avec les réseaux classiques (MLP)
• Architecture de base : convolution, pooling, activation
Chapitre 2 : Préparation des données
• Formats d’images et normalisation
• Augmentation de données
• Annotation et jeux de données standards (MNIST, CIFAR, ImageNet)
Atelier 1 : Construction d’un premier CNN avec Keras
• Classification d’images MNIST
• Visualisation des couches et des filtres
Conception et optimisation des modèles CNN
Chapitre 3 : Architectures avancées
• VGG, ResNet, Inception
• Réseaux profonds et problèmes de surapprentissage
• Dropout, batch normalization
Chapitre 4 : Entraînement et évaluation
• Fonction de coût et métriques
• Validation croisée
• Early stopping et tuning des hyperparamètres
Atelier 2 : Implémentation d’un modèle CNN sur CIFAR-10
• Comparaison de plusieurs architectures
• Analyse des performances
Applications concrètes et transfert learning
Chapitre 5 : Détection et reconnaissance
• Détection d’objets (YOLO, SSD)
• Reconnaissance faciale
• Segmentation d’image
Chapitre 6 : Transfert learning et fine-tuning
• Utilisation de modèles pré-entraînés
• Adaptation à des jeux de données spécifiques
• Avantages et limites
Atelier 3 : Projet final – Détection d’objets dans des images réelles
• Utilisation de MobileNet ou ResNet pré-entraîné
• Déploiement d’un modèle simple
Détails pédagogiques
Type de cours
Formation en entreprise
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