Formation Déploiement de modèles d'IA sur des appareils edge avec NVIDIA Jetson

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels des télécommunications de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en IA et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent explorer comment les réseaux 5G accélèrent les applications d'IA de périphérie.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur l'IA de périphérie.
• Déployer des modèles d'IA optimisés pour des applications à faible latence dans des environnements 5G.
• Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel en utilisant l'IA de périphérie et la connectivité 5G.
• Optimiser les charges de travail d'IA pour des performances efficaces sur les dispositifs de périphérie.

La 6G et la périphérie intelligente est un cours prospectif qui explore l'intégration des technologies sans fil 6G avec l'informatique en périphérie, les écosystèmes de l'IoT et le traitement des données piloté par l'IA, afin de soutenir des infrastructures intelligentes, à faible latence et adaptatives.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux architectes informatiques de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et concevoir des architectures distribuées de nouvelle génération tirant parti de la synergie entre la connectivité 6G et les systèmes de périphérie intelligente.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre comment la 6G transformera les architectures de l'informatique en périphérie et de l'IoT.
• Concevoir des systèmes distribués pour des opérations autonomes, à très faible latence et à haute bande passante.
• Intégrer l'IA et l'analyse de données en périphérie pour une prise de décision intelligente.
• Planifier des infrastructures de périphérie évolutives, sécurisées et résilientes, prêtes pour la 6G.
• Évaluer les modèles commerciaux et opérationnels rendus possibles par la convergence 6Périphérie.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• Études de cas et exercices de conception d'architecture appliqués.
• Simulation pratique avec des outils de périphérie ou de conteneurisation en option.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en direct animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou en personne) s'adresse aux praticiens de l'IA, aux chercheurs et aux développeurs de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées en IA aux limites, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement aux limites et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Explorer des techniques avancées de développement et d'optimisation de modèles d'IA aux limites.
• Mettre en œuvre des stratégies de pointe pour déployer des modèles d'IA sur des appareils aux limites.
• Utiliser des outils et des cadres spécialisés pour des applications avancées d'IA aux limites.
• Optimiser les performances et l'efficacité des solutions d'IA aux limites.
• Explorer des cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes en IA aux limites.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité avancées dans les déploiements d'IA aux limites.

Cette formation en direct animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie souhaitant acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie, afin de répondre à diverses applications.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, former et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement en périphérie.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA pratiques sur des appareils en périphérie.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
• Prendre en compte les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA en périphérie.

Cette formation en direct animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés de la cybersécurité, aux ingénieurs en IA et aux développeurs IoT qui souhaitent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes et des stratégies de résilience pour les systèmes d'IA de périphérie.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les risques et vulnérabilités de sécurité liés aux déploiements d'IA de périphérie.
• Mettre en œuvre des techniques de chiffrement et d'authentification pour la protection des données.
• Concevoir des architectures d'IA de périphérie résilientes capables de résister aux menaces cybernétiques.
• Appliquer des stratégies de déploiement sécurisées des modèles d'IA dans des environnements de périphérie.

Les MLU (Unités de calcul pour l'intelligence artificielle) de Cambricon sont des puces AI spécialisées, optimisées pour l'inférence et l'entraînement dans des environnements de pointe et de data centers.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant concevoir et déployer des modèles d'IA à l'aide du framework BANGPy et du SDK Neuware sur du matériel Cambricon MLU.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et mettre en place les environnements de développement BANGPy et Neuware.
• Développer et optimiser des modèles basés sur Python et C++ pour les MLU Cambricon.
• Déployer des modèles sur des appareils edge et des data centers exécutant le runtime Neuware.
• Intégrer des workflows ML avec les fonctionnalités d'accélération spécifiques aux MLU.

Format de la formation

• Cours interactifs et discussions.
• Mise en pratique de BANGPy et Neuware pour le développement et le déploiement.
• Exercices guidés axés sur l'optimisation, l'intégration et les tests.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée adaptée à votre modèle d'appareil Cambricon ou à votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

La boîte à outils Ascend CANN de Huawei permet une inférence IA puissante sur des appareils en périphérie tels que l'Ascend 310. CANN fournit des outils essentiels pour compiler, optimiser et déployer des modèles dans des environnements à la puissance de calcul et à la mémoire limitées.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et intégrateurs IA de niveau intermédiaire souhaitant déployer et optimiser des modèles sur des appareils en périphérie Ascend à l'aide de la chaîne d'outils CANN.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Préparer et convertir des modèles IA pour l'Ascend 310 en utilisant les outils CANN.
• Concevoir des pipelines d'inférence légers avec MindSpore Lite et AscendCL.
• Optimiser les performances des modèles pour des environnements à ressources limitées (calcul et mémoire).
• Déployer et surveiller des applications IA dans des cas d'utilisation réels en périphérie.

Format de la formation

• Cours interactif et démonstrations.
• Ateliers pratiques sur des modèles et scénarios spécifiques à la périphérie.
• Exemples de déploiement en direct sur du matériel virtuel ou physique en périphérie.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'agritech, aux spécialistes de l'IoT et aux ingénieurs en IA, de niveau débutant à intermédiaire, souhaitant développer et déployer des solutions d'IA en bordure pour l'agriculture intelligente.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle de l'IA en bordure dans l'agriculture de précision.
• Mettre en œuvre des systèmes de surveillance des cultures et du bétail pilotés par l'IA.
• Développer des solutions d'irrigation automatisée et de détection environnementale.
• Optimiser l'efficacité agricole grâce à l'analyse en temps réel de l'IA en bordure.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur à Canada (en ligne ou en salle), s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA souhaitant tirer parti de l'Edge AI pour créer des solutions innovantes de systèmes autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les systèmes autonomes.
• Développer et déployer des modèles d'IA pour le traitement en temps réel sur des appareils périphériques.
• Implémenter des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
• Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
• Prendre en compte les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.

Cette formation en direct, encadrée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension complète de l'IA de périphérie, du concept à la mise en œuvre pratique, y compris la configuration et le déploiement.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA de périphérie.
• Configurer et mettre en place des environnements d'IA de périphérie.
• Développer, former et optimiser des modèles d'IA de périphérie.
• Déployer et gérer des applications d'IA de périphérie.
• Intégrer l'IA de périphérie avec les systèmes et les flux de travail existants.
• Prendre en compte les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre de l'IA de périphérie.

Cette formation en direct, encadrée par un instructeur, en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux professionnels de l'IoT souhaitant implémenter et optimiser des modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur des appareils périphériques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondements de l'IA en périphérie et ses applications dans le domaine de la vision par ordinateur.
• Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des appareils périphériques pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
• Utiliser des frameworks tels que TensorFlow Lite, OpenVINO et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et l'inférence à faible latence.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels intermédiaires de la finance, aux développeurs de technologies financières (fintech) et aux spécialistes de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions d'IA de bord dans les services financiers.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA de bord dans les services financiers.
• Mettre en œuvre des systèmes de détection de fraude en utilisant l'IA de bord.
• Améliorer le service à la clientèle grâce à des solutions basées sur l'IA.
• Appliquer l'IA de bord à la gestion des risques et à la prise de décision.
• Déployer et gérer des solutions d'IA de bord dans des environnements financiers.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA souhaitant exploiter l'IA à la périphérie pour des solutions innovantes en santé.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'IA à la périphérie dans les soins de santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques pour des applications en santé.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA à la périphérie dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA à la périphérie.
• Prendre en compte les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA en santé.

Cette formation en direct encadrée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs d'IA souhaitant mettre en œuvre des solutions d'IA de périphérie dans l'automatisation industrielle.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA de périphérie dans l'automatisation industrielle.
• Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive à l'aide de l'IA de périphérie.
• Appliquer des techniques d'IA pour le contrôle qualité dans les processus de fabrication.
• Optimiser les procédés industriels en utilisant l'IA de périphérie.
• Déployer et gérer des solutions d'IA de périphérie dans des environnements industriels.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'IA de bord pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA de bord et son application dans l'IoT.
• Configurer et mettre en place des environnements d'IA de bord pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils de bord pour des applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'IA de bord avec divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'IA de bord pour l'IoT.