Alliant théorie et pratique, ces formations spécialisées en intelligence artificielle appliquée à la science des matériaux et aux procédés du PEPR DIADEM ont pour objectif de transmettre une compréhension approfondie des méthodes et innovations actuelles.
Elles offrent également une vue détaillée de l’état de l’art des projets ciblés, facilitant ainsi la diffusion des avancées scientifiques et technologiques.
Les formations
Des fondamentaux incontournables à l'expertise DIADEM.
Découvrez nos formations et choisissez celle qui répond le mieux à vos objectifs :
Spectroscopie de plasma induit par laser (LIBS) : des principes physiques à la cartographie multi-échelle - 12 places
Lyon : 28 au 30 avril 2026 (Inscriptions clôturées)
Visite de la plateforme LIBELLUL & Optolyse
Cette formation a pour ambition de fournir une compréhension approfondie des principes fondamentaux de la LIBS, de ses configurations instrumentales et de ses méthodes de traitement des données, en mettant l’accent sur son utilisation en imagerie élémentaire.
Cette formation a pour ambition de fournir une compréhension approfondie des principes fondamentaux de la LIBS, de ses configurations instrumentales et de ses méthodes de traitement des données, en mettant l’accent sur son utilisation en imagerie élémentaire.
Introduction au Deep Learning pour la classification d'images et la détection d'objets - 10 places
Bordeaux : 19-20-21 mai 2026 (Les inscriptions sont ouvertes : Inscrivez-vous !)
Visite et/ou présentation des plateformes : 2FAST - HIWAY-2-MAT – AMETHYST – RUBIS
Cette formation initie au deep learning appliqué à la vision par ordinateur, notamment à la classification d’images et à la détection d’objets. Les participants apprennent à construire, entraîner et améliorer des modèles en Python avec TensorFlow et Keras.
Photons and Neutrons Realistic Artificial Intelligence Datasets (PaNRAID) - 40 places
Saint-Pierre-d'Oléron : 21 au 25 septembre 2026 (Pré-inscription ouverte ! / Tarif : 700€ (paiement en mai)
Cette formation vise à développer une approche intégrée de génération de données synthétiques pour l’apprentissage supervisé, fondée sur le couplage de simulations multi-échelles des matériaux (DFT, MD, spectroscopies de type XAS) et de jumeaux numériques complets de dispositifs expérimentaux en rayons X et neutrons, incluant les effets instrumentaux et les artefacts expérimentaux.
La formation, tenue en anglais, sera principalement dispensée sous forme de travaux pratiques encadrés par des experts internationaux.