Déployer et évaluer des modèles de vision efficacement

Aperçu

In this hands-on course, you’ll learn how to move computer vision models from notebooks to the real world. You’ll build an end-to-end inference pipeline, package it into a reproducible API, and evaluate its performance using precision, recall, and mean Average Precision (mAP).

You’ll also practice diagnosing errors, segmenting results by condition, and communicating insights like a professional MLOps engineer. By the end, you’ll be ready to deploy, evaluate, and iteratively improve vision models that teams can trust.

Programme

• Déployer et Évaluer les Modèles de Vision Efficacement
Dans ce cours pratique, vous apprendrez à faire passer les modèles de vision par ordinateur des cahiers de notes au monde réel. Vous construirez un pipeline d'inférence de bout en bout, l'emballerez dans une API reproductible et évaluerez ses performances en utilisant la précision, le rappel et la moyenne de précision moyenne (mAP). Vous vous exercerez également à diagnostiquer les erreurs, à segmenter les résultats par condition et à communiquer des informations comme un professionnel MLOps. À la fin, vous serez prêt à déployer, évaluer et améliorer de manière itérative des modèles de vision auxquels les équipes peuvent faire confiance.

Enseigné par

ansrsource instructors

Matières

Artificial Intelligence