Formation SDK CANN pour les pipelines de vision par ordinateur et de TAL
Le SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications d'IA en temps réel dans les domaines de la vision par ordinateur et du TAL, en particulier sur le matériel Huawei Ascend.
Cette formation pratique dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux praticiens de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage en utilisant le SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer et optimiser des modèles de vision par ordinateur et de TAL à l'aide de CANN et d'AscendCL.
- Utiliser les outils CANN pour convertir des modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
- Optimiser les performances d'inférence pour des tâches telles que la détection, la classification et l'analyse des sentiments.
- Construire des pipelines de vision par ordinateur et de TAL en temps réel pour des scénarios de déploiement sur edge ou dans le cloud.
Format du cours
- Conférence interactive et démonstration.
- Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
- Conception de pipelines en direct en utilisant des cas d'utilisation réels de vision par ordinateur et de TAL.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Plan du cours
Introduction au déploiement de vision par ordinateur et de TAL avec CANN
- Cycle de vie des modèles d'IA, de l'entraînement au déploiement
- Considérations clés de performance pour la vision par ordinateur et le TAL en temps réel
- Aperçu des outils SDK CANN et de leur rôle dans l'intégration des modèles
Préparation des modèles de vision par ordinateur et de TAL
- Exportation de modèles depuis PyTorch, TensorFlow et MindSpore
- Gestion des entrées/sorties des modèles pour des tâches d'images et de texte
- Utilisation d'ATC pour convertir les modèles au format OM
Déploiement de pipelines d'inférence avec AscendCL
- Exécution d'inférences de vision par ordinateur et de TAL à l'aide de l'API AscendCL
- Pipelines de prétraitement : redimensionnement d'images, tokenisation, normalisation
- Post-traitement : boîtes englobantes, scores de classification, sorties de texte
Techniques d'optimisation des performances
- Profilage des modèles de vision par ordinateur et de TAL à l'aide des outils CANN
- Réduction de la latence grâce à la précision mixte et au réglage des lots
- Gestion de la mémoire et du calcul pour des tâches en streaming
Cas d'utilisation de la vision par ordinateur
- Étude de cas : détection d'objets pour la surveillance intelligente
- Étude de cas : inspection visuelle de la qualité dans l'industrie manufacturière
- Construction de pipelines d'analyse vidéo en direct sur Ascend 310
Cas d'utilisation du TAL
- Étude de cas : analyse des sentiments et détection d'intention
- Étude de cas : classification de documents et résumés
- Intégration de TAL en temps réel avec des API REST et des systèmes de messagerie
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Familiarité avec l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur ou le TAL
- Expérience avec Python et des frameworks d'IA tels que TensorFlow, PyTorch ou MindSpore
- Compréhension de base des workflows de déploiement ou d'inférence de modèles
Public cible
- Praticiens de la vision par ordinateur et du TAL utilisant la plateforme Ascend de Huawei
- Data scientists et ingénieurs en IA développant des modèles de perception en temps réel
- Développeurs intégrant des pipelines CANN dans l'industrie manufacturière, la surveillance ou l'analyse multimédia
Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.
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Cours à venir
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À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et optimiser des topologies LangGraph complexes pour la vitesse, le coût et l’évolutivité.
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Format du cours
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- De nombreux exercices et pratiques.
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Options de personnalisation du cours
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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Format de la formation
- Cours interactifs et discussions.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
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Format du cours
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Options de personnalisation du cours
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Développement de la reconnaissance faciale par IA pour les services de police
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique.
- Apprendre les bases du traitement numérique des images et leur application dans la reconnaissance faciale.
- Développer des compétences dans l'utilisation d'outils et de cadres d'IA pour créer des modèles de reconnaissance faciale.
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Dans cette formation live animée par un instructeur, les participants apprendront à exploiter la distribution Fiji et son programme ImageJ sous-jacent pour créer des applications d'analyse d'images robustes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
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- Déployer des applications et collaborer efficacement avec d'autres scientifiques sur des projets similaires
Format de la Formation
- Conférence interactive et discussion
- Nombreux exercices et application pratique
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live
Options de Personnalisation de la Formation
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Fidji : Traitement d'images pour la biotechnologie et la toxicologie
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Naviguer dans l'interface de Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
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Applications de LangGraph dans la finance
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Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, implémenter et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph, tout en respectant les exigences de gouvernance, d'observabilité et de conformité.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques au secteur financier, conformes aux exigences réglementaires et aux normes d'audit.
- Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils associés.
- Mettre en œuvre des mécanismes de fiabilité, de sécurité et d'intervention humaine pour les processus critiques.
- Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en matière de performance, de coûts et de SLA.
Format de la formation
- Conférences interactives et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en temps réel.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.
Les fondamentaux de LangGraph : Conception et enchaînement des prompts pour les LLM par graphes
14 HeuresLangGraph est un cadre de travail permettant de créer des applications LLM structurées sous forme de graphes, offrant des capacités de planification, de branchement, d'utilisation d'outils, de gestion de la mémoire et d'exécution contrôlable.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs débutants, aux ingénieurs en prompts et aux praticiens des données souhaitant concevoir et développer des flux de travail LLM multicouches fiables à l'aide de LangGraph.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts clés de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et savoir quand les utiliser.
- Construire des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et conservent l'état de la conversation.
- Intégrer la récupération de données et des API externes dans des flux de travail basés sur des graphes.
- Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir leur fiabilité et leur sécurité.
Format du cours
- Cours interactif et discussions animées.
- Tutoriels guidés et analyses de code dans un environnement sandbox.
- Exercices axés sur des scénarios de conception, de test et d'évaluation.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
LangGraph dans le secteur de la santé : orchestration des flux de travail pour des environnements réglementés
35 HeuresLangGraph permet de créer des flux de travail étatiques et multi-acteurs alimentés par des LLM, offrant un contrôle précis des chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces fonctionnalités sont essentielles pour garantir la conformité, l'interopérabilité et développer des systèmes d'aide à la décision alignés sur les flux de travail médicaux.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en relevant les défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au secteur de la santé, en privilégiant la conformité et l'auditabilité.
- Intégrer des applications LangGraph avec des ontologies et des normes médicales (FHIR, SNOMED CT, CIM).
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de fiabilité, de traçabilité et d'explicabilité dans des environnements sensibles.
- Déployer, surveiller et valider des applications LangGraph dans des environnements de production healthcare.
Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
- Pratique de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.
LangGraph pour les applications juridiques
35 HeuresLangGraph est un cadre de travail permettant de créer des applications LLM multi-agents à état persistant sous forme de graphes composables, avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph, tout en respectant les contrôles nécessaires en matière de conformité, de traçabilité et de gouvernance.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au domaine juridique, en préservant l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer des ontologies juridiques et des normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement des données.
- Mettre en place des garde-fous, des approbations humaines en boucle (human-in-the-loop) et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production, avec une visibilité complète et des contrôles des coûts.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en temps réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Construction de workflows dynamiques avec LangGraph et agents LLM
14 HeuresLangGraph est un framework permettant de composer des workflows d'LLM structurés sous forme de graphes, prenant en charge la branching, l'utilisation d'outils, la mémoire et l'exécution contrôlable.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire et aux équipes produit souhaitant combiner la logique des graphes de LangGraph avec des boucles d'agents LLM pour créer des applications dynamiques et conscientes du contexte, telles que des agents de support client, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des workflows basés sur des graphes coordonnant des agents LLM, des outils et de la mémoire.
- Mettre en œuvre un routage conditionnel, des tentatives de reconnexion et des mécanismes de repli pour une exécution robuste.
- Intégrer la récupération d'information, des API et des sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour garantir fiabilité et sécurité.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion animée.
- Travaux pratiques guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.
LangGraph pour l'automatisation du marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur des graphiques qui permet la création de workflows conditionnels et multi-étapes impliquant des LLM et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux marketeurs de niveau intermédiaire, aux stratèges du contenu et aux développeurs en automatisation souhaitant mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques avec logique de branchements ainsi que des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des workflows de contenu et d'e-mails structurés sous forme de graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte à travers des campagnes multi-étapes.
- Évaluer, surveiller et optimiser les performances des workflows ainsi que les résultats de livraison.
Format du cours
- Conférences interactives et discussions en groupe.
- Travaux pratiques mettant en œuvre des workflows e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios portant sur la personnalisation, la segmentation et la logique de branchements.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.
Le Chat Enterprise : ChatOps privé, intégrations et contrôles d'administration
14 HeuresLe Chat Enterprise est une solution de ChatOps privée qui offre des capacités d'IA conversationnelle sécurisées, personnalisables et régies aux organisations, avec le soutien du contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), de l'authentification unique (SSO), de connecteurs et d'intégrations avec des applications d'entreprise.
Cette formation en présentiel, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux chefs de produit de niveau intermédiaire, aux responsables TI, aux ingénieurs en solutions et aux équipes de sécurité/conformité qui souhaitent déployer, configurer et régir Le Chat Enterprise dans des environnements d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et configurer Le Chat Enterprise pour des déploiements sécurisés.
- Activer le RBAC, le SSO et les contrôles axés sur la conformité.
- Intégrer Le Chat avec des applications d'entreprise et des entrepôts de données.
- Concevoir et mettre en œuvre des jeux de rôle d'administration et de gouvernance pour le ChatOps.
Format du cours
- Conférence interactive et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Python et apprentissage profond avec OpenCV 4
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), s’adresse aux ingénieurs en logiciel souhaitant programmer en Python avec OpenCV 4 pour l’apprentissage profond.
À l’issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Afficher, charger et classifier des images et des vidéos à l’aide d’OpenCV 4.
- Mettre en œuvre l’apprentissage profond dans OpenCV 4 avec TensorFlow et Keras.
- Exécuter des modèles d’apprentissage profond et générer des rapports percutants à partir d’images et de vidéos.
Vision Builder pour l'inspection automatisée
35 HeuresCe cours en direct, dirigé par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisée pour les procédés SMT (Technologie de montage en surface).
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et configurer des inspections automatisées à l'aide de Vision Builder AI.
- Acquérir et prétraiter des images de haute qualité pour analyse.
- Mettre en œuvre des décisions basées sur la logique pour la détection de défauts et la validation des procédés.
- Générer des rapports d'inspection et optimiser les performances du système.
