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

Comprendre l’architecture YOLO et le framework Ultralytics

Installer et configurer Ultralytics pour des projets de détection d’objets

Préparer des datasets personnalisés pour l’entraînement YOLO

Entraîner, évaluer et monitorer des modèles de détection

Déployer une solution YOLO via Ultralytics sur différents environnements

Programme

Module 1Introduction et prise en main d’Ultralytics & YOLO

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.

Module 2Préparation des datasets et annotation pour YOLO

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.

Module 3Entraînement, évaluation et déploiement d’un modèle YOLO avec Ultralytics

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.

Méthode d'évaluation

Étude de cas fil rouge validée le dernier jour
QCM sur l’environnement Ultralytics et la préparation de datasets
Évaluation continue au travers d’exercices pratiques

Méthode d'apprentissage

Cours structurés en visioconférence
Démonstrations pas-à-pas avec partage d’écran
Projets pratiques individuels guidés (dataset, entraînement, déploiement)
Support pédagogique numérique fourni

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Financements & accompagnement

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Méthode d'évaluation

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