L’histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l’apprentissage et de l’innovation, Learni s’est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l’international, afin d’accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Objectifs de la formation

Installer, configurer et prendre en main la librairie Ultralytics

Comprendre l’architecture YOLO pour la détection d’objets

Préparer et annoter des jeux de données personnalisés pour l’entraînement

Entraîner, évaluer et optimiser un modèle de détection avec Ultralytics

Mettre en production une solution de détection d’objets (API, edge computing)

Analyser les performances et ajuster les hyperparamètres

Exporter et déployer un modèle Ultralytics sur différents environnements

Programme

Module 1Introduction et Prise en Main d’Ultralytics

Présentation de la vision par ordinateur et du framework Ultralytics. Installation de l’environnement (Python, GPU, Ultralytics YOLO). Prise en main des notebooks de démonstration. Compréhension des concepts clés (détection, segmentation, classification). Premier test avec un modèle pré-entraîné sur images réelles et vidéos.

Module 2Travail sur les Données et Entraînement de Modèle

Structure d’un dataset pour YOLO/Ultralytics (format yolo, COCO). Annotation de données avec LabelImg/Roboflow. Data augmentation. Entraînement pas-à-pas avec ses propres données. Suivi des métriques (précision, recall, mAP). Introduction à l’ajustement des hyperparamètres.

Module 3Optimisation, Déploiement & Bonnes Pratiques

Analyse des résultats et optimisation du modèle (EarlyStopping, Scheduler, Batchsize, Mosaics). Exportation des modèles (TorchScript, ONNX, TensorRT). Intégration du modèle dans une API Flask/FastAPI ou une application edge (Raspberry Pi, Jetson Nano). Bonnes pratiques de monitoring et maintenance en production. Résolution de problèmes fréquents.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques sur chaque thème
Mise en œuvre d’un projet fil rouge avec validation finale
QCM de consolidation des acquis en fin de formation

Méthode d'apprentissage

Alternance de théorie et ateliers pratiques
Projets guidés en groupes et individuels
Accès à des notebooks et jeux de données réels
Support de cours PDF fourni

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Maîtriser Ultralytics pour la Vision par Ordinateur : De l’Installation à la Détection d’Objets avec YOLO

Financements & accompagnement

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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