Richmond

5811 Cooney Road, Richmond, Canada, V6X 3M1
Downtown core of Richmond, close to Vancouver International Airport, major Skytrain routes, shopping centers, banks and resta...

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TensorFlow Lite for Embedded Linux

 21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d'apprentissage profond sur des appareils embarqués. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Tensorflow Lite sur un appareil embarqué.
  • Comprendre les concepts et les composants sous-jacents à TensorFlow Lite.
  • Convertir les modèles existants au format TensorFlow Lite pour une exécution sur des appareils embarqués.
  • Travailler dans les limites des petits appareils et de TensorFlow Lite, tout en apprenant à étendre la portée des opérations qui peuvent être exécutées.
  • Déployer un modèle d'apprentissage profond sur un appareil embarqué fonctionnant sous Linux.
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TensorFlow Lite for Android

 21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour développer des applications mobiles dotées de capacités d'apprentissage en profondeur. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer TensorFlow Lite.
  • Comprendre les principes derrière TensorFlow, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
  • Charger des modèles TensorFlow sur un appareil Android.
  • Activer les fonctionnalités d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique telles que la vision par ordinateur et la reconnaissance du langage naturel dans une application mobile.
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TensorFlow Lite for iOS

 21 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour développer des applications mobiles iOS dotées de capacités d'apprentissage en profondeur. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer TensorFlow Lite.
  • Comprendre les principes derrière TensorFlow et l'apprentissage automatique sur les appareils mobiles.
  • Charger des modèles TensorFlow sur un appareil iOS.
  • Exécuter une application iOS capable de détecter et de classer un objet capturé par la caméra de l'appareil.
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Tensorflow Lite for Microcontrollers

 21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent écrire, charger et exécuter des modèles d'apprentissage automatique sur de très petits appareils embarqués. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer TensorFlow Lite.
  • Charger des modèles d'apprentissage automatique sur un appareil embarqué pour lui permettre de détecter la parole, de classer des images, etc.
  • Ajouter l'IA aux appareils matériels sans dépendre de la connectivité réseau.
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