Formation Apprentissage fédéré et intelligence artificielle en périphérie

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 instructeur, en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant maîtriser les techniques d'apprentissage fédéré les plus récentes et les appliquer à des projets d'IA à grande échelle.

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

• Optimiser les algorithmes d'apprentissage fédéré pour améliorer les performances.
• Gérer les distributions de données non-IID dans l'apprentissage fédéré.
• Échelonner les systèmes d'apprentissage fédéré pour des déploiements à grande échelle.
• Aborder les considérations en matière de confidentialité, de sécurité et d'éthique dans les scénarios avancés d'apprentissage fédéré.

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 direct animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant apprendre les fondamentaux de l'apprentissage fédéré et ses applications pratiques.

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

• Comprendre les principes de l'apprentissage fédéré.
• Implémenter des algorithmes de base d'apprentissage fédéré.
• Aborder les préoccupations en matière de confidentialité des données à l'aide de l'apprentissage fédéré.
• Intégrer l'apprentissage fédéré dans les workflows d'IA existants.

Cette formation pratique dirigée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques d'apprentissage fédéré pour améliorer la confidentialité des données et l'IA collaborative dans l'industrie financière.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré en finance.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré pour des applications financières préservant la confidentialité.
• Analyser les données financières de manière collaborative sans compromettre la confidentialité.
• Appliquer l'apprentissage fédéré à des scénarios financiers réels, tels que la détection de fraude et la gestion des risques.

Cette formation en présentiel ou en ligne dirigée par un instructeur à Canada s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer l'apprentissage fédéré à des scénarios de santé, en garantissant la confidentialité des données et une collaboration efficace entre les établissements.

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

• Comprendre le rôle de l'apprentissage fédéré dans le secteur de la santé.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré tout en assurant la confidentialité des données des patients.
• Collaborer sur l'entraînement de modèles d'IA entre plusieurs établissements de santé.
• Appliquer l'apprentissage fédéré à des études de cas réelles dans le domaine de la santé.

Cette formation animée par un instructeur, en direct à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer l'apprentissage fédéré pour optimiser les solutions IoT et d'informatique en périphérie.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans l'IoT et l'informatique en périphérie.
• Implémenter des modèles d'apprentissage fédéré sur les appareils IoT pour le traitement décentralisé de l'IA.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements d'informatique en périphérie.
• Aborder les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes réseau dans les systèmes IoT.

Cette formation animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et appliquer l'apprentissage fédéré pour garantir la confidentialité des données dans le développement de l'IA.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique respectueux de la vie privée à l'aide de techniques d'apprentissage fédéré.
• Aborder les défis liés à la confidentialité des données lors de l'entraînement décentralisé de l'IA.
• Appliquer l'apprentissage fédéré à des scénarios réels dans divers secteurs d'activité.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'IA et des données de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour l'apprentissage automatique préservant la confidentialité et les solutions d'IA collaborative à travers des sources de données distribuées.

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

• Comprendre les concepts clés et les avantages de l'apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des stratégies d'entraînement distribué pour les modèles d'IA.
• Appliquer les techniques d'apprentissage fédéré à des collaborations sensibles aux données sécurisées.
• Explorer des études de cas et des exemples pratiques d'apprentissage fédéré dans les secteurs de la santé et de la finance.