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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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30 free minutes with a training advisor — no commitment.
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Professional Training training in New York in September 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
No-Code / Low-Code training in Leeds in November 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Cybersecurity training in Oklahoma City in December 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Artificial Intelligence training in Raleigh in June 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Don't let this gap widen
Sans maîtrise de YOLOv8, vos systèmes de détection d’objets génèrent jusqu’à 40% de faux positifs, compromettant la fiabilité de vos applications en vision par ordinateur.
75% des échecs de projets industriels en détection sont dus à une optimisation défaillante, coûtant en moyenne 25 000 € par incident en temps de développement perdu et corrections urgentes.
Votre entreprise perd des parts de marché face à des concurrents agiles, tandis que votre carrière stagne, exposée à des licenciements lors de déploiements critiques ratés.
Chaque mois sans expertise avancée équivaut à 10 000 € de productivité évaporée – le risque est trop élevé pour attendre.
The Maîtriser YOLOv8 : Formation complète en détection d’objets avancée 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 YOLOv8 : Formation complète en détection d’objets avancée 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 YOLOv8 : Formation complète en détection d’objets avancée 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 des avancées de la version 8, comparaison technique, décryptage du pipeline de détection d’objets, cas d’usage avancés, installation des outils et prise en main rapide de YOLOv8 sur Google Colab ou local.
Bonnes pratiques d’acquisition d’images, formats d’annotation (COCO, YOLO), outils d’annotation open source (Roboflow, CVAT), automatisation du prétraitement, division en sets d’entraînement, validation et test. Création d’un mini-dataset personnalisé pour un projet concret.
Configuration fine du modèle (anchoring, hyperparamètres avancés), utilisation des scripts Ultralytics, suivi des métriques de performance (mAP, recall, précision), gestion du sur/apprentissage, introduction au transfert learning et aux checkpoints. Exercices pratiques d'entraînement sur jeu de données réel.
Prise en main de l’exportation des modèles pour l’inférence embarquée (ONNX, TensorRT), intégration dans des applications Python (OpenCV, Streamlit) ou web, déploiement sur Jetson Nano ou Raspberry Pi. Astuces d’optimisation (quantization, pruning, batch inferencing), évaluation de la latence et de la précision sur différents environnements.
Montage d’un mini-projet complet (préparation, annotation, entraînement, déploiement) selon la problématique choisie par les participants : sécurité, suivi logistique, analyse vidéo, etc. Retour sur les limites actuelles, discussion sur l’IA éthique et introduction aux perspectives futures de la vision par ordinateur.
Target audience
Ingénieurs, data scientists, développeurs Python, chercheurs en IA souhaitant maîtriser la détection d’objets en vision par ordinateur avec YOLOv8
Prerequisites
Bonne connaissance de Python, notions de Machine Learning et bases en Deep Learning
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