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Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
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Don't let this gap widen
Sans maîtrise d'Ultralytics et YOLO, les projets de détection d'objets virent au cauchemar : installations foireuses et modèles imprécis gaspillent 40 % du temps des data scientists en debugging inutile.
Chaque erreur de détection mal calibrée génère des faux positifs ou négatifs coûtant en moyenne 30 000 € par incident en pertes de production ou rappels défectueux.
65 % des échecs en computer vision chez les entreprises sont dus à une implémentation défaillante de YOLO, exposant votre carrière à l'obsolescence et votre business à une perte de parts de marché accélérée.
Chaque trimestre sans compétences solides creuse un retard insurmontable face à la concurrence.
The Maîtriser Ultralytics et YOLO : De l’installation à la création de modèles de détection d’objets training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Maîtriser Ultralytics et YOLO : De l’installation à la création de modèles de détection d’objets training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Maîtriser Ultralytics et YOLO : De l’installation à la création de modèles de détection d’objets training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Présentation de la famille YOLO et du framework Ultralytics. Installation de l’environnement Python, GPU & CUDA, installation du package Ultralytics, découverte de l’API et des fonctionnalités principales. Premiers essais de détection avec un modèle pré-entraîné sur des images et vidéos.
Formats de datasets compatibles (COCO, Pascal VOC, YOLO). Création et annotation de données personnalisées (LabelImg, Roboflow). Utiliser le format YAML pour décrire un dataset. Astuces pour la gestion de grands volumes de données. Pratique sur la préparation complète d’un cas d’étude client.
Configuration de l’entraînement : choix de l’architecture (YOLOv8, etc.), réglages d’hyperparamètres, exploitation de la validation croisée. Suivi des performances via tableaux de bord intégrés. Exportation et consommation du modèle dans différentes applications (web, edge, API REST). Conseils pour l’optimisation, la scalabilité, et la maintenance en production.
Target audience
Professionnels de la data, développeurs Python, chercheurs en computer vision souhaitant exploiter Ultralytics pour la détection d’objets avec YOLO.
Prerequisites
Bases en Python et en Machine Learning ; notions en deep learning recommandées.
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