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L’objectif de cette formation est de savoir utiliser OpenCV pour le traitement d’image et comprendre les concepts et algorithmes sous-jacents. Pour ce faire, la formation alternera présentations théoriques et travaux pratiques où les participants pourront mettre en oeuvre immédiatement les algorithmes abordés sur des exemples concrets.

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Deux jours pour obtenir les bases nécessaires à l’identification et la conduite de projets de valorisation de données par apprentissage machine.

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Durant cette formation, nous ferons un tour d’horizon des principales techniques de Machine Learning / Deep Learning pour des applications en traitement d’image (classi-cation d’images, détection d’objets, etc.).

Pour ce faire, la formation alternera présentations théoriques et travaux pratiques (C++, OpenCV) où les participants pourront mettre en pratique immédiatement les algorithmes abordés sur des exemples concrets. Une machine virtuelle sera fournie en début de formation avec l’environnement complet de développement.

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[Covid-19] FORMATION DEMATERIALISEE




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Le monde de l’Internet des Objets est confronté aux traitements des données mesurées. L’objectif de cette formation sera de se familiariser et de maîtriser les règles de base du Machine Learning, de connaître les familles d’algorithmes et de développer quelques algorithmes pour appréhender le travail sur les variables et l’optimisation des erreurs de modélisation. Cela s’adresse à un auditoire familier des manipulations de données et de calcul sur ces données, ayant besoin de mieux comprendre ce que représente le Machine Learning en terme de possibilité et de savoir-faire.

Durant cette formation, nous verrons comment associer les fonctions de traitement d’images fournies par la librairie OpenCV avec des techniques d’apprentissage automatique (- machine learning -) dans le but de réaliser des algorithmes de détection / classi-cation fonctionnant pour des objets complexes.

Le monde de l’Internet des Objets est confronté aux traitements des données mesurées. L’objectif de cet atelier sera de se familiariser et de maîtriser les règles de base du Machine Learning, de connaître les familles d’algorithmes et de développer quelques algorithmes pour appréhender le travail sur les variables et l’optimisation des erreurs de modélisation. Cela s’adresse à un auditoire familier des manipulations de données et de calcul sur ces données, ayant besoin de mieux comprendre ce que représente le Machine Learning en terme de possibilité et de savoir-faire.

Savoir utiliser OpenCV pour le traitement d’image et comprendre les concepts et algorithmes sous-jacents. Pour ce faire, la formation alternera présentations théoriques et travaux pratiques où les participants pourront mettre en oeuvre immédiatement les algorithmes abordés sur des exemples concrets.

OpenCV est la librairie de référence pour le traitement d’image. Avec cette librairie de licence open source, vous avez la possibilité d’effectuer des opérations simples sur les images (contraste, rotations, etc.) et les vidéos (estimation de mouvement) mais aussi des opérations complexes comme la détection de formes géométriques, d’objets et de visages, la reconstruction d’une scène en 3 dimensions, et de nombreuses autres fonctions.