IA Python pour le traitement d’image
Version du programme : 1
Type de formation
PrésentielDurée de formation
21 heures (3 jours)Accessibilité
OuiIA Python pour le traitement d’image
Cette formation de 21 heures permet de découvrir le traitement d’image avec Python en combinant des techniques classiques (Pillow, OpenCV) et une introduction à l’intelligence artificielle. Les participants apprendront à manipuler des images, détecter des formes, extraire des caractéristiques visuelles et utiliser des modèles de classification simples.
Objectifs de la formation
- Traiter des images avec les bibliothèques Pillow et OpenCV
- Extraire des caractéristiques visuelles (couleurs, contours, formes…)
- Appliquer un modèle simple d’intelligence artificielle à la classification d’images
- Structurer un pipeline de traitement d’image complet en Python
Profil des bénéficiaires
- Développeurs, techniciens, ingénieurs, data analysts ou professionnels en reconversion vers l’IA appliquée.
- Maîtrise des bases de Python (structures, fonctions, fichiers). Culture technique appréciée mais non obligatoire.
Contenu de la formation
Jour 1 – Bases du traitement d’image avec Pillow
- Chargement, affichage, transformation d’image (redimension, rognage…)
- Filtres simples, conversion couleur, histogrammes
- Sauvegarde d’images, traitement en lots
Jour 2 – Analyse avec OpenCV
- Chargement via OpenCV, couleurs, ROI
- Seuils, détection de contours, filtres avancés
- Histogrammes, détection de formes et masques
Jour 3 – IA appliquée aux images
- Introduction à la vision par ordinateur
- Détection de visages (Haar cascades)
- Classification d’images simples avec CNN (Keras)
- Mini-projet d’analyse complète sur un lot d’images
Équipe pédagogique
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- Exercices pratiques et mises en situation
- Feuilles de présence
- Questionnaire de satisfaction à chaud
- Questionnaire de satisfaction à froid
- Questionnaire d’auto-évaluation possible
- Certification (optionnelle)
- Certificat de réalisation
Ressources techniques et pédagogiques
- Support de cours PDF
- Notebooks Jupyter prêts à l’emploi
- Jeux d’images variés (ex : MNIST, CIFAR10, custom)
- Scripts commentés pour chaque étape
Qualité et satisfaction
Capacité d'accueil
Délai d'accès
Accessibilité
Nous accordons une attention particulière à l'accueil des personnes en situation de handicap. Si vous êtes concerné(e) et souhaitez suivre cette formation, nous vous invitons à nous contacter dès que possible. Ensemble, nous étudierons vos besoins spécifiques et mettrons en place les adaptations nécessaires pour garantir votre accès à la formation dans les meilleures conditions.