Description
Description
Ce parcours intensif vous prépare à maîtriser les concepts et outils essentiels de l’IA visuelle. En combinant formations théoriques, projets pratiques et coaching personnalisé, vous apprendrez à développer des systèmes de reconnaissance d’images, de détection d’objets, de segmentation et bien plus encore. Rejoignez une communauté engagée et propulsez votre carrière dans l’univers passionnant de la Computer Vision.
Certifications
Perspectives
- Spécialiste en Computer Vision
- Ingénieur Machine Learning
- Data Scientist
- Chercheur en Intelligence Artificielle
- Consultant en IA appliquée
- Développeur IA dans l’industrie automobile, médicale ou robotique
Objectifs
Cible
Vous aspirez à valider votre expertise et à donner un nouvel élan à votre carrière ?
Prérequis
- Bases solides en programmation Python.
- Notions de mathématiques appliquées (statistiques, matrices).
- Accès à un ordinateur performant et une connexion internet stable.
Modules
Module 1 : Introduction à l'IA et Machine Learning (40 heures)
Bases du Machine Learning, pipeline ML, premiers modèles.
Module 2 : Programmation pour la Data et le ML (Python, NumPy, OpenCV) (40 heures)
Manipulation d’images, préparation de datasets.
Module 3 : Fondamentaux de la Computer Vision (50 heures)
Traitement d’images, détection de contours, filtrage, histogrammes.
Module 4 : Deep Learning pour la Vision (TensorFlow, Keras) (60 heures)
Conception de CNN, data augmentation, techniques d’entraînement.
Module 5 : Détection et Reconnaissance d'Objets (40 heures)
YOLO, SSD, Fast R-CNN, annotation et gestion de jeux de données.
Module 6 : Segmentation d'Images et Vision Avancée (50 heures)
U-Net, segmentation sémantique, applications industrielles.
Module 7 : Déploiement de Modèles de Computer Vision (30 heures)
Création d’API, intégration dans des applications mobiles ou web.
Module 8 : Projet Pratique Computer Vision (80 heures)
Développement et déploiement d’une application complète basée sur la vision.
Module 9 : Préparation à la Certification TensorFlow (30 heures)
Cours spécialisés, sessions pratiques et examens blancs.
Module 10 : Coaching et Mentoring (20 heures)
Suivi individuel, préparation au marché du travail et accompagnement projet professionnel.
