Formation Vision par ordinateur avec Google Colab et TensorFlow

Cette formation en direct, animée par un formateur en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leurs connaissances sur les modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en réglage des hyperparamètres et apprendre à déployer efficacement des modèles à l'aide de Google Colab.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Implémenter des modèles d'apprentissage automatique avancés à l'aide de frameworks populaires tels que Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances des modèles par le réglage des hyperparamètres.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles en utilisant Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle dans Google Colab.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire et aux professionnels de la santé souhaitant exploiter l'IA pour des applications avancées en santé avec Google Colab.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé avec Google Colab.
• Utiliser l'IA pour la modélisation prédictive sur des données de santé.
• Analyser des images médicales à l'aide de techniques pilotées par l'IA.
• Explorer les considérations éthiques liées aux solutions de santé basées sur l'IA.

Cette formation animée par un instructeur en <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux data scientists et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de données massives.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement de données massives à l'aide de Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser efficacement de grands ensembles de données avec Apache Spark.
• Visualiser les données massives dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark à des outils basés sur le cloud.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur place), s'adresse aux scientifiques des données et aux professionnels des TI débutants qui souhaitent apprendre les fondamentaux de la science des données à l'aide de Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter du code Python de base.
• Importer et manipuler des ensembles de données.
• Créer des visualisations à l'aide de bibliothèques Python.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage profond en utilisant l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation de données.
• Créer divers types de graphiques à l'aide de Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter les données efficacement à l'aide d'outils visuels.

Cette formation en direct animée par un formateur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse au personnel des services de police de niveau débutant souhaitant passer du croquis manuel de visages à l'utilisation d'outils d'IA pour développer des systèmes de reconnaissance faciale.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique.
• Apprendre les bases du traitement numérique des images et leur application dans la reconnaissance faciale.
• Développer des compétences dans l'utilisation d'outils et de cadres d'IA pour créer des modèles de reconnaissance faciale.
• Acquérir une expérience pratique dans la création, l'entraînement et les tests de systèmes de reconnaissance faciale.
• Comprendre les considérations éthiques et les bonnes pratiques en matière d'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale.

Cette formation pratique sur Canada couvre les fondamentaux de Fiji et d'ImageJ pour la recherche biologique. Les apprenants acquièrent des compétences pratiques en prétraitement d'images, en analyse quantitative et en automatisation par macros pour rationaliser les flux de travail pour les tissus histologiques, les cellules et autres échantillons, avec des résultats reproductibles.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

Cette formation animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques de TLN avec Python dans Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
• Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour des tâches de TLN.
• Réaliser une analyse des sentiments à l'aide des bibliothèques NLTK et SpaCy.
• Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement évolutive et collaboratif.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs débutants et aux analystes de données qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter du code Python dans l'environnement de Google Colab.
• Utiliser des structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser des bibliothèques de base pour la programmation Python.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, est proposée à Canada (en ligne ou sur site) et s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'apprentissage par renforcement et de ses applications pratiques dans le développement d'IA à l'aide de Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage par renforcement à l'aide de TensorFlow et OpenAI Gym.
• Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents à l'aide de techniques avancées telles que l'apprentissage Q (Q-learning) et les réseaux Q profonds (DQN).
• Entraîner des agents dans des environnements simulés à l'aide d'OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des données de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques de prévision de séries temporelles à des données réelles en utilisant Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'analyse des séries temporelles.
• Utiliser Google Colab pour travailler avec des données de séries temporelles.
• Appliquer des modèles ARIMA pour prévoir les tendances des données.
• Tirer parti de la bibliothèque Prophet de Facebook pour des prévisions flexibles.
• Visualiser les données de séries temporelles et les résultats des prévisions.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisée pour les procédés SMT (Technologie de montage en surface).

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place et configurer des inspections automatisées à l'aide de Vision Builder AI.
• Acquérir et prétraiter des images de haute qualité pour analyse.
• Mettre en œuvre des décisions basées sur la logique pour la détection de défauts et la validation des procédés.
• Générer des rapports d'inspection et optimiser les performances du système.