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Formation Computer Vision

Bootcamp de préparation

Traitement d'images et GPU

Détection d'objets

Segmentation d'objets

Génération de données

100% en ligne

Format flexible

Spécialisation

Formez-vous sur des projets d'entreprises.

Bénéficiez d'un suivi avec des mentors expérimentés.

Accédez à notre réseau d'entreprises partenaires.

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2500+ profils formés par Blent

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Une formation opérationnelle pour maîtriser tout le socle de compétences d'un Computer Vision Engineer. De la détection et la segmentation d'images jusqu'à la génération de données, en passant par la reconnaissance de caractères et le calcul sur GPU.

Misc

Le programme

Chez nous, vous allez acquérir tout le socle de compétences d'un Computer Vision Engineer. De la détection et la segmentation d'images (YOLO, U-Net) jusqu’à la génération de données (GAN) en passant par la reconnaissance de caractères (OCR et Tesseract).

1. Préparation

2. Processing

3. Détection

4. Segmentation

5. Génération

Bootcamp de préparation

De nos jours, les modèles de Computer Vision à l'état de l'art constituent l'aboutissement des modèles de Deep Learning. Pendant cette première phase, nous allons détailler l'ensemble des techniques et modèles classiques que l'on rencontre en Deep Learning.

Nous détaillerons les principes fondamentaux du Deep Learning en abordant les méthodes d'optimisation numériques, et l'entraînement de perceptrons multi-couches (MLP), premiers assembles des réseaux de neurones. Par la suite, les techniques de réseaux convolutifs (CNN) et récurrents (RNN) seront abordés, avec des applications variées sur le traitement de l'image et du texte.

Ce que vous allez apprendre dans cette phase

Utiliser des méthodes d'optimisation numérique et entraîner des perceptrons multi-couches (MLP).

Comprendre l'entraînement des réseaux de neurones et étudier leur stabilité en utilisant des méthodes de régularisation.

Construire des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour réduire les données de grande dimension, avec un cas d'usage sur la classification d'images.

Développer des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour étudier des modèles de séquences, avec un cas d'usage sur le NLP.

Ce que vous saurez faire à l'issue de cette phase

Vous serez capable de construire des réseaux de neurones avec le framework Tensorflow.

Vous saurez évaluer la stabilité de vos modèles et prévenir leur sur-apprentissage.

Vous pourrez utiliser des couches de convolution et récurrentes dans vos modèles de Deep Learnng.

Vous souhaitez en savoir plus ?

Comment ça marche ?

Notre promesse ? Vous rendre réellement opérationnel !

Tous nos parcours sont basés sur des projets qui correspondent aux vrais besoins des entreprises.

Le format a été pensé pour que chacun puisse monter en compétences à son rythme de manière flexible.

Des modules de formation ciblés

Lors de cette phase, vous allez dérouler les différents modules de la formation à votre rythme en réalisant le contenu sur notre plateforme.

L'objectif de cette phase est d'acquérir les compétences nécessaires pour maîtriser l'intégralité des concepts et fonctionnalités du framework.

Des vidéos immersives et des support de cours complets

Notebooks interactifs pour coder directement dans le navigateur

Des exercices corrigés pour pratiquer davantage

Des Quiz et des évaluations pour suivre votre progression

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Des projets Hands-On concrets

Ensuite, vous aurez accès à un ensemble de projets Hands-On sur lesquels vous continuez à pratiquer avec plus d'autonomie.

L'objectif est d'appliquer les connaissances acquises lors des modules de formation et réaliser plusieurs projets concrets de A à Z avec de vraies contraintes métiers.

Misc

Détection de tumeurs sur des images IRM de cerveaux

Génération d'images Google Maps à partir de photos satellites

Reconnaissance de déchets dans la nature

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Retours et correction par un Mentor

Une fois que vous aurez terminé un projet Hands-On, un Mentor vous fera un retour détaillé par écrit en vous proposant des corrections et des améliorations pour que vous puissiez vous challenger et vous améliorer.

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Misc

Pourquoi se former avec Blent ?

Les points forts de nos formations

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Projets d'entreprises

Devenez pleinement opérationnel, formez-vous en conditions réelles en réalisant des projets d'entreprises avec les vraies contraintes métiers.

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Plateforme Full SaaS

Profitez d'une plateforme de E-learning avec plus de 800h de contenu, un environnement de code et des serveurs dédiés dans le Cloud.

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Format flexible

Formez-vous à votre rythme, où que vous soyez, grâce à notre format en ligne 100% interactif adapté aux salariés, entrepreneurs et étudiants.

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Accompagnement 360°

Bénéficiez de l'accompagnement de Mentors expérimentés lors de séances de coaching et posez vos questions à n'importe quel moment sur nos outils collaboratifs.

Puissance infinie avec les Cloud Sandbox

Les Cloud Sandbox vous donnent accès à des dizaines de serveurs dédiés pré-configurés (Hadoop, Kafka ou encore Kubernetes) gratuitement tout au long de votre formation.

Véritable bac à sable d'expérimentation, vous n'aurez aucune contrainte de configuration ou de problème de facturation grâce aux Cloud Sandbox.

Cloud Sandbox BlentCloud Sandbox Blent

Faites financer votre formation à 100%

Toutes nos formations peuvent être pris en charge par des financements publics ou votre entreprise. Notre équipe Admissions est à disposition pour vous expliquer les procédures à suivre pour créer votre dossier de financement et commencer votre formation dans le plus brefs délais.

N'hésitez surtout pas à prendre RDV avec un membre de l'équipe en choisissant le créneau qui vous arrange le plus sur le calendrier à votre droite.

Qualiopi

Une formation, pour qui ?

Toutes nos formations sont flexibles pour que chacun puisse les suivre à son rythme, les rendant parfaitement adaptés pour les salariés, entrepreneurs ou les étudiants.

Data Analyst

Data Scientist

Développeur

Slack

La communauté Slack

Les mots-clés de notre communauté ? L'entraide et le partage !

Nous cherchons à grandir tous ensemble. Réussir ensemble, voilà notre objectif !

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Choisissez le format qui vous convient le mieux

Le plus flexible

Sessions mensuelles

2500

ou 833€ x 3

Devenez opérationnel en déroulant des projets d'entreprises de A à Z à votre rythme.

Des séances de coaching en groupe tous les mois

Plus de 80 heures de contenu

Accès à la plateforme de code en ligne

Serveurs dédiés et Cloud Sandbox à la demande

Invitation aux espaces communauté pour poser vos questions

Retours par un Mentor sur les projets réalisés

Mise en relation d'un réseau de plus de 400 entreprises partenaires

Sessions hebdomadaires

4600

ou 1533€ x 3

Bénéficiez de l'accompagnement hebdomadaire d'un Mentor expérimenté.

Des séances de coaching individuelles à la demande chaque semaine

Plus de 80 heures de contenu

Accès à la plateforme de code en ligne

Serveurs dédiés et Cloud Sandbox à la demande

Invitation aux espaces communauté pour poser vos questions

Des retours par un Mentor sur l'ensemble des projets réalisés

Mise en relation d'un réseau de plus de 400 entreprises partenaires

Misc

Des Mentors expérimentés pour vous accompagner

Taieb BadisMaxime JumelleAmine GherbiChristophe Blefari
Taieb Badis

Taieb Badis

CEO Co-Founder & Mentor @Blent.ai

Taieb est CEO et Co-fondateur de Blent.ai. Mathématicien de formation, Taieb a 10 années d'expérience en Data. Il a réalisé de nombreuses missions en France et à l'International auprès de grands groupes sur différents sujets autour de la Data (Machine Learning, Big Data, Data Management, RGPD...).

Ils recrutent nos alumnis

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Blent en quelques chiffres

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profils formés

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pays de formation

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taux de satisfaction

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entreprises formées

Des centaines d'alumnis nous ont fait confiance

Henry Claude N.

Henry Claude N.

Customer Success Manager @Qonto

Ayant participé au parcours Data Scientist, je peux confirmer que cette formation est excellentissime. N'hésitez pas à profiter du Bootcamp d'initiation, qui fournit déjà une bonne introduction.

Sophie Z.

Sophie Z.

Data Scientist / DevOps @BTI - Advisory

J'ai fait tous les parcours de formation que Blent a proposé depuis le commencement et je ne regrette pas du tout. Maxime et Taieb m’ont épaulée tout au long de mes formations. Pour moi ça reste ma plus belle rencontre professionnelle.

Elvis T.

Elvis T.

Étudiant

J'ai réalisé les parcours Data Scientist et Data Engineer. Ces parcours sont très riches et m'ont permis de monter en puissance en Data. On s'est formé sur des projets réels d'entreprises. Grâce à des Mentors passionnés, très expérimentés et toujours disponibles, je suis aujourd'hui en mesure de travailler sur des projets de Machine Learning, Deep Learning, Big Data et Cloud.

Usman J.

Usman J.

CTO @FretBay

Grâce à la formation Data Science, j'ai pu ajouter une composante Data dans mes équipes techniques. Dorénavant, nous utilisons des algorithmes auto-apprenants pour améliorer les performances de nos outils.

Faites financer votre formation à 100%

Toutes nos formations peuvent être pris en charge par des financements publics ou votre entreprise. Notre équipe Admissions est à disposition pour vous expliquer les procédures à suivre pour créer votre dossier de financement et commencer votre formation dans le plus brefs délais.

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Qualiopi

Toute l'actualité sur le Blog

Blog

8 mars 2022

Machine Learning

L'une de ces architectures dont en parle très souvent en Computer Vision est le U-Net. Ayant fait ces preuves en termes de précision et rapidité, le U-Net est maintenant le plus utilisé pour la segmentation d'images, surtout dans le domaine d'imagerie biomédicale.
Nada Belaidi

Nada Belaidi

Data Scientist

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Blog

21 juin 2022

Machine Learning

Les réseaux neuronaux sont un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, et ils sont au cœur des algorithmes d’apprentissage profond. Inventés par Yann LeCun durant les années 90, les CNNs sont inspirés des réseaux neuronaux biologiques, et ils sont devenus extrêmement populaires en raison de leurs performances dans les domaines de la vision et plusieurs autres domaines.
Nada Belaidi

Nada Belaidi

Data Scientist

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Blog

14 juin 2022

Machine Learning

Les GANs sont des modèles génératifs : ils créent de nouvelles instances de données qui ressemblent à vos données de formation. Par exemple, ils peuvent créer des images qui ressemblent à des photographies de visages humains, même si les visages n’appartiennent à aucune personne réelle.
Nada Belaidi

Nada Belaidi

Data Scientist

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