Syllabus traitement de l’image

OBJECTIFS DE LA FORMATION 🎯

• Mettre en œuvre des solutions data stratégiques au sein de votre entreprise.

• Comprendre les modèles de Machine Learning et leurs applications pour donner une nouvelle dimension à votre entreprise.

• Développer un regard critique sur les enjeux actuels liés à l’Intelligence Artificielle (IA), y compris ses défis éthiques et sociaux.

DURÉE ⏳
2 jours

PRÉREQUIS 📝

• Une expérience de codage en Python.

• Des compétences de base en mathématiques de niveau secondaire.

PUBLIC VISÉ 👥
Experts, ingénieurs, chercheurs et chefs de projet souhaitant approfondir leurs connaissances en traitement d’image et en IA.

PROGRAMME DÉTAILLÉ 📚

Jour 1 : Introduction au traitement d’image et manipulation d’images 🖼️🐍

Module 1 : Introduction au traitement d’image

• Concepts de base des images numériques.

• Installation de Python et des bibliothèques nécessaires.

• Introduction à Python : syntaxe de base, types de données, boucles et conditions.

Module 2 : Manipulation d’images avec Pillow

• Introduction à la bibliothèque Pillow.

• Ouverture, affichage et enregistrement d’images.

• Redimensionnement, recadrage et rotation d’images.

• Modification des couleurs et des canaux.

Module 3 : Introduction à OpenCV

• Présentation de la bibliothèque OpenCV.

• Lecture et écriture d’images avec OpenCV.

• Opérations de base sur les images : redimensionnement, recadrage, rotation.

• Conversion d’espaces colorimétriques et filtrage des couleurs.

Module 4 : Traitement d’image avec OpenCV

• Filtres et convolution : flou, détection de contours, etc.

• Transformations géométriques : translation, rotation, homographie.

• Morphologie mathématique : érosion, dilatation, ouverture, fermeture.

Jour 2 : Techniques avancées et mini-projet 🚀🔍

Module 5 : Introduction à scikit-image

• Présentation de la bibliothèque scikit-image.

• Lecture, écriture et affichage d’images.

• Filtres, transformations et opérations morphologiques.

• Segmentation d’image et extraction de caractéristiques.

Module 6 : Techniques avancées de traitement d’image

• Détection de formes et de points d’intérêt.

• Reconnaissance de caractères optiques (OCR) avec Tesseract.

• Introduction au traitement d’images médicales avec SimpleITK.

• Analyse de mouvement et suivi d’objets.

Module 7 : Mini-Projet

• Application des concepts appris pour créer un projet de traitement d’image personnalisé.

• Présentation et discussion des projets des apprenants.

• Retour d’expérience et conclusion du cours.

MODALITÉS D’ÉVALUATION 📊

• En début de formation :
  Test de positionnement 🧠 pour évaluer les connaissances initiales des participants.

• Pendant la formation :
  Tests de formation 📝 pour valider l’acquisition des connaissances.
  Pédagogie adaptée aux adultes : participation active, mises en situation, exemples concrets et échanges interactifs au sein du groupe.
  Application pratique des concepts théoriques à travers des exercices et des études de cas.

• En fin de formation :
  Test de fin de formation 🎓 pour valider les connaissances acquises.
  Remise d’une attestation de fin de formation 📜 à chaque participant.

Cette formation propose une approche à la fois théorique et pratique pour maîtriser les techniques de traitement d’image et les applications de l’IA, en mettant l’accent sur les enjeux éthiques et sociaux. 🌟