L’intelligence artificielle (IA) et traitement d’images avec QGIS: 3 jours - 21 heures

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À partir 960 €
  • Type : Formation qualifiante
  • Durée : 3j, soit 21 heures
  • Modalité : Formation présentielle
  • Versions : QGIS toutes versions
  • Validation : évaluation du stagiaire, attestation de suivi de stage, attestation individuelle de fin de formation
  • Prè-requis : Maîtriser les notions fondamentales du traitement d'image
  • Public : Tout public
  • Niveau : Standard
  • Moyens : Un ordinateur par stagiaire, des travaux pratiques proposés pendant la formation,des intervenants universitaires spécialisés, support de cours offert à chaque stagiaire, une clé USB offerte. Pédagogie: 15% de théorie, 85% de pratique : étude de cas, mise en situation, exercices d’évaluation.
  • Pèdagogie : 15% de théorie, 85% de pratique : étude de cas, mise en situation, exercices d’évaluation
  • Comprendre les concepts clés de l’Intelligence Artificielle
  • Maîtriser l’apprentissage automatique (machine learning)
  • Maîtriser les bases des réseaux de neurones profonds (Deep Learning)
  • Développer une première expérience de l’usage des techniques d’Intelligence artificielle à travers des exemples simples et représentatifs en s’appuyant sur les outils et moyens de QGIS
  • Connaître les étapes clés de l’analyse
  • Connaître les principaux modèles de vision artificielle, de la classification d’image à la segmentation
  • Savoir comment évaluer les prédictions
  • Évaluer l’apport des techniques d’Intelligence artificielle

Les concepts clés de l’Intelligence Artificielles

  • Historique
  • L’apprentissage automatique (Machine Learning)
  • L’apprentissage profond (Deep Learning)
  • Comparaison entre Machine Learning et

L’intelligence artificielle et Machine Learning dans QGIS

  • Les principaux modèles de Machine Learning

– Extraire des entités à partir d’imagerie ou de Lidar
– Faire des prédictions
– Trouver des tendances et des clusters
– Trouver des anomalies
– Natural Language

  • Les étapes du Machine Learning

– Préparation des données
– Entrainement de modèle
– Analyse
– Obtenir des informations
– Partager

  • Outils Machine Learning dans QGIS

– Classification
– Clustering
– Prédiction

Le Deep Learning dans QGIS

  • L’intérêt de Deep Learning
  • Pré requis pour faire de Deep Learning
  • Le Deep Learning et l’exploitation des données
    satellites et de drone

– Présentation des principaux modèles de
Deep Learning pour toute la chaine de
traitement des images satellites et de drone

Évaluer l’apport des techniques de l’Intelligence Artificielle

Applications

  • inter
  • intra

Stage de formation inter-entreprise

Les tarifs proposés ci-dessous concernent les formations effectuées en France

  • Durée de stage: 3 jours, soit 21 heures.
  • Effectif maximal : 7 stagiaires maximum
  • Salle très équipée (ordinateurs récents et projecteur)
  • 1 mois gratuit d’assistance.

Tarifs

  • Tarif complet salarié, fonctionnaire… etc. : 1200 euros net de taxes
  • Tarif réduit, étudiant, dem. d’emploi, particulier: 960 euros net de taxes

 

 

Stage de formation intra-entreprise

Les tarifs proposés ci-dessous concernent les formations effectuées en France.

Durée de la formation: 3 jours, soit 21 heures.

Tarif forfaitaire : À partir 3250 Euros net de taxe pour une session de 1 à 5 stagiaires avec 1 mois gratuit d’assistance.

Conditions :

  • Tous les frais relatifs au déplacement, à l’hébergement et à la restauration du formateur sont inclus.
  • À votre charge: mise à disposition d’une salle adaptée, équipement informatique des stagiaires.
  • À partir du sixième stagiaire, tarif de 500 Euros net de taxe par stagiaire supplémentaire.

Nos formations par ville en France 

Aix en Provence – Amiens – Besançon – Bordeaux  – Caen  –  Cesson Sévigné – Clermont Ferrand – Dijon – Grenoble – Guadeloupe – Lille – Lyon – Marseille – Martinique – Montpellier  – Nantes – Nice – Orléans – Paris – Reims – Réunion – Rouen – Saint Etienne  – Strasbourg -Toulouse – Tours

Nos formation par pays

Algérie – Belgique – Bénin – Burkina Faso – Côte d’Ivoire Gabon – Guinée – Libye Madagascar – Mali  – Maroc – Monaco – Niger – République démocratique du Congo –  Sénégal – Suisse – Tchad – Togo – Tunisie

Avis

Note globale

4,5
67 elèves

Note détaillée

5
50%
4
5%
3
20%
2
15%
1
10%