Formation Edge AI en Richmond Hill

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs avancés en IA, scientifiques des données et spécialistes de la sécurité qui souhaitent mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour l'entraînement de modèles IA sur plusieurs dispositifs de bord tout en préservant la confidentialité des données.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans l'IA de bord.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré en utilisant TensorFlow Federated et PyTorch.
• Optimiser l'entraînement IA sur les dispositifs de bord distribués.
• Aborder les défis liés à la confidentialité et à la sécurité des données dans l'apprentissage fédéré.
• Déployer et surveiller des systèmes d'apprentissage fédéré dans des applications du monde réel.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'agritech débutants et intermédiaires, aux spécialistes IoT et aux ingénieurs AI qui souhaitent développer et déployer des solutions Edge AI pour l'agriculture intelligente.

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

• Comprendre le rôle de l'Edge AI 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 surveillance environnementale.
• Optimiser l'efficacité agricole grâce à l'analyse Edge AI en temps réel.

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

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

• Comprendre les risques et les vulnérabilités en matière de sécurité dans les déploiements Edge AI.
• Mettre en œuvre des techniques d'encryption et d'authentification pour la protection des données.
• Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de faire face aux menaces cybernétiques.
• Appliquer des stratégies de déploiement sécurisées des modèles IA dans les environnements edge.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux technologues du retail, développeurs d'IA et analystes d'affaires de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent appliquer des solutions Edge AI pour les systèmes de caisse intelligents, la gestion des stocks et l'engagement client personnalisé.

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

• Comprendre comment l'IA Edge améliore les opérations du retail et l'expérience cliente.
• Mettre en œuvre des systèmes de caisse intelligents et des systèmes de paiement sans caissier alimentés par IA.
• Optimiser la gestion des stocks avec un suivi et une analyse en temps réel.
• Utiliser la vision par ordinateur et l'IA pour des expériences d'achat personnalisées en magasin.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires des télécommunications, ingénieurs IA et spécialistes IoT qui souhaitent explorer comment les réseaux 5G accélèrent les applications Edge AI.

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

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs AI embarqués de niveau intermédiaire et aux spécialistes du calcul à la périphérie qui souhaitent affiner et optimiser des modèles d'IA légers pour leur déploiement sur des dispositifs limités en ressources.

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

• Sélectionner et adapter des modèles pré-entraînés appropriés pour le déploiement à la périphérie.
• Appliquer quantification, élagage et autres techniques de compression pour réduire la taille du modèle et la latence.
• Affiner les modèles en utilisant l'apprentissage par transfert pour une performance spécifique à la tâche.
• Déployer des modèles optimisés sur des plateformes matérielles réelles à la périphérie.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs intermédiaires et avancés en vision par ordinateur, développeurs IA et professionnels IoT qui souhaitent mettre en œuvre et optimiser des modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur les périphériques de bord.

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

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

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs embarqués de niveau intermédiaire, aux développeurs IoT et aux chercheurs en IA qui souhaitent mettre en œuvre des techniques TinyML pour les applications alimentées par l'IA sur des matériels économes en énergie.

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

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et de l'IA aux bords du réseau (edge AI).
• Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs.
• Optimiser la déduction IA pour une faible consommation énergétique.
• Intégrer le TinyML avec les applications IoT du monde réel.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs IA et aux spécialistes de l'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre l'IA Edge pour les applications robotiques.

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

• Comprendre le rôle de l'IA Edge dans les systèmes autonomes.
• Déployer des modèles IA sur des dispositifs Edge pour la robotique en temps réel.
• Optimiser les performances de l'IA pour une prise de décision à faible latence.
• Intégrer la vision par ordinateur et la fusion des capteurs pour l'autonomie robotique.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs AI de niveau avancé, aux développeurs embarqués et aux ingénieurs matériels qui souhaitent implémenter des modèles AI sur des dispositifs à faible consommation d'énergie tout en minimisant la consommation énergétique.

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

• Comprendre les défis liés à l'exécution de l'IA sur des dispositifs efficaces en termes d'énergie.
• Optimiser les réseaux neuronaux pour une inférence à faible consommation d'énergie.
• Utiliser des techniques de quantification, de taillage et de compression des modèles.
• Déployer des modèles AI sur du matériel edge avec une utilisation minimale d'énergie.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs intermédiaires d'IA, ingénieurs embarqués et ingénieurs en robotique qui souhaitent optimiser et déployer des modèles d'IA sur les plateformes NVIDIA Jetson pour les applications de bord.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'IA de bord et du matériel NVIDIA Jetson.
• Optimiser les modèles d'IA pour leur déploiement sur des appareils de bord.
• Utiliser TensorRT pour accélérer l'inférence d'apprentissage profond.
• Déployer des modèles d'IA en utilisant JetPack SDK et ONNX Runtime.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) dirigée par un formateur s'adresse aux développeurs d'intelligence artificielle (IA) intermédiaires, ingénieurs en apprentissage automatique et architectes de systèmes qui souhaitent optimiser les modèles IA pour le déploiement sur des dispositifs edge.

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

• Comprendre les défis et les exigences du déploiement de modèles IA sur des appareils edge.
• Appliquer des techniques de compression de modèles pour réduire la taille et la complexité des modèles IA.
• Utiliser des méthodes de quantification pour améliorer l'efficacité du modèle sur le matériel edge.
• Mettre en œuvre le taillage (pruning) et d'autres techniques d’optimisation pour améliorer les performances du modèle.
• Déployer des modèles IA optimisés sur divers appareils edge.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des dispositifs edge dans diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Configurer et installer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement edge.
• Implémenter des solutions pratiques d'IA sur les dispositifs en périphérie.
• Évaluer et améliorer la performance des modèles déployés en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA edge.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires de la finance, aux développeurs fintech et aux spécialistes IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les services financiers.

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

• Comprendre le rôle de l'IA au niveau du périphérique (Edge AI) dans les services financiers.
• Mettre en place des systèmes de détection de fraude à l'aide de l'IA au niveau du périphérique.
• Améliorer le service client grâce aux solutions pilotées par IA.
• Appliquer l'Edge AI pour la gestion des risques et la prise de décision.
• Déployer et gérer des solutions Edge AI dans les environnements financiers.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs AI qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans l'automatisation industrielle.

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

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

Edge AI est le déploiement de modèles d'intelligence artificielle directement sur des dispositifs et des machines au bord du réseau, permettant une prise de décision en temps réel avec un délai minimal.

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés des systèmes embarqués et IoT qui souhaitent déployer des systèmes de logique et de contrôle alimentés par l'IA dans les environnements de fabrication où la vitesse, la fiabilité et le fonctionnement hors connexion sont cruciaux.

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

• Comprendre l'architecture et les avantages des systèmes d'intelligence artificielle au bord.
• Concevoir et optimiser des modèles IA pour le déploiement sur des dispositifs embarqués.
• Utiliser des outils comme TensorFlow Lite et OpenVINO pour l'inférence à faible latence.
• Intégrer l'intelligence au bord avec des capteurs, des actionneurs et des protocoles industriels.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs intermédiaires, scientifiques des données et praticiens de l'IA qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour les applications d'IA Edge.

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

• Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA Edge.
• Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
• Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils Edge.
• Utiliser les outils et techniques pour la conversion et l'optimisation de modèles.
• Mettre en œuvre des applications d'IA Edge pratiques à l'aide de TensorFlow Lite.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux planificateurs urbains de niveau intermédiaire, ingénieurs civils et gestionnaires de projets de ville intelligente qui souhaitent tirer parti de l'IA au bord pour les initiatives de ville intelligente.

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

• Comprendre le rôle de l'IA au bord dans les infrastructures de ville intelligente.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA au bord pour la gestion du trafic et la surveillance.
• Optimiser les ressources urbaines à l'aide des technologies d'IA au bord.
• Intégrer l'IA au bord avec les systèmes de ville intelligente existants.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans la mise en œuvre des villes intelligentes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels de la cybersécurité, administrateurs systèmes et chercheurs en éthique de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent sécuriser et déployer de manière éthique les solutions Edge AI.

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

• Comprendre les défis liés à la sécurité et à la confidentialité dans l'Edge AI.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données aux bords.
• Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans le déploiement d'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et s'assurer de la conformité avec les régulations.
• Effectuer des évaluations de sécurité et des audits pour les applications Edge AI.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux ingénieurs intermédiaires en robotique, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'IA Edge pour des solutions innovantes dans les systèmes autonomes.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'IA Edge dans les systèmes autonomes.
• Développer et déployer des modèles IA pour un traitement en temps réel sur des dispositifs Edge.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA Edge dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
• Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'IA Edge.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs AI qui souhaitent exploiter l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
• Développer et déployer des modèles AI sur des appareils IoT pour des applications médicales.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les dispositifs portables et les outils diagnostiques.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients en utilisant l'Edge AI.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'intelligence artificielle en santé.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens avancés de l'IA, chercheurs et développeurs qui souhaitent maîtriser les dernières avancées dans l'IA Edge, optimiser leurs modèles IA pour le déploiement edge, et explorer des applications spécialisées à travers divers secteurs.

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

• Explorer les techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles IA Edge.
• Mettre en œuvre des stratégies à la pointe pour déployer des modèles IA sur des dispositifs edge.
• Utiliser des outils et frameworks spécialisés pour les applications avancées d'IA Edge.
• Optimiser la performance et l'efficacité des solutions d'IA Edge.
• Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans l'IA Edge.
• Aborder les considérations éthiques avancées et de sécurité pour le déploiement IA Edge.

Le kit Ascend CANN de Huawei permet d'effectuer des inférences puissantes sur les appareils de bord tels que le Ascend 310. CANN fournit des outils essentiels pour compiler, optimiser et déployer des modèles où la puissance de calcul et la mémoire sont limitées.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et intégrateurs d'IA intermédiaires qui souhaitent déployer et optimiser des modèles sur les appareils de bord Ascend en utilisant la chaîne d'outils CANN.

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

• Préparer et convertir des modèles IA pour le Ascend 310 en utilisant les outils CANN.
• Construire des pipelines d'inférence légers à l'aide de MindSpore Lite et AscendCL.
• Optimiser la performance du modèle pour des environnements avec une puissance de calcul et une mémoire limitées.
• Déployer et surveiller les applications IA dans des cas d'utilisation réels en bordure.

Format de la formation

• Cours interactif et démonstration.
• Travail pratique avec des modèles spécifiques au bord et des scénarios.
• Exemples de déploiement en direct sur du matériel virtuel ou physique en bordure.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs intermédiaires, architectes de systèmes et professionnels de l'industrie qui souhaitent utiliser Edge AI 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 en mesure de :

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

Cette formation en direct avec instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs IoT de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d'anomalies et les applications de capteurs intelligents.

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

• Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses applications dans l'IoT.
• Mettre en place un environnement de développement TinyML pour les projets IoT.
• Développer et déployer des modèles de ML sur des microcontrôleurs de faible puissance.
• Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d'anomalies à l'aide de TinyML.
• Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de la puissance et de la mémoire.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux développeurs et professionnels IT de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension approfondie du Edge AI, des concepts à la mise en œuvre pratique, y compris la configuration et le déploiement.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux du Edge AI.
• Configurer des environnements Edge AI.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer des applications Edge AI.
• Intégrer le Edge AI avec les systèmes et workflows existants.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre du Edge AI.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires des systèmes embarqués et développeurs IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs en utilisant TensorFlow Lite et Edge Impulse.

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

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et ses avantages pour les applications d'IA aux bords.
• Configurer un environnement de développement pour des projets TinyML.
• Former, optimiser et déployer des modèles IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
• Optimiser les modèles IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.

Les Cambricon MLUs (Machine Learning Unités) sont des puces AI spécialisées optimisées pour l'inférence et la formation dans les scénarios de périphérie et de centre de données.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site), animée par un formateur, s'adresse aux développeurs intermédiaires souhaitant construire et déployer des modèles AI à l'aide du cadre BANGPy et du SDK Neuware sur le matériel Cambricon MLU.

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

• Configurer et configurer les environnements de développement BANGPy et Neuware.
• Développer et optimiser des modèles basés sur Python et C++ pour Cambricon MLUs.
• Déployer des modèles vers des appareils de périphérie et de centre de données exécutant le runtime Neuware.
• Intégrer les flux de travail ML avec des fonctionnalités d'accélération spécifiques à MLU.

Format du cours

• Cours interactifs et discussions.
• Utilisation 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 du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre modèle d'appareil Cambricon ou votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Introduction à Cambricon et à l'architecture MLU

• Aperçu de la gamme de puces AI de Cambricon
• Architecture MLU et pipeline d'instructions
• Types de modèles pris en charge et cas d'utilisation

Installation du chaînon de développement

• Installation de BANGPy et du SDK Neuware
• Configuration de l'environnement pour Python et C++
• Compatibilité des modèles et prétraitement

Développement de modèles avec BANGPy

• Gestion de la structure et de la forme du tenseur
• Construction du graphe de calcul
• Soutien aux opérations personnalisées dans BANGPy

Déploiement avec le runtime Neuware

• Conversion et chargement des modèles
• Contrôle d'exécution et d'inférence
• Pratiques de déploiement pour périphérie et centre de données

Optimisation des performances

• Mappage mémoire et réglage par couche
• Suivi d'exécution et profilage
• Bouchons courants et corrections

Intégration de MLU dans les applications

• Utilisation des API Neuware pour l'intégration d'applications
• Soutien au streaming et aux modèles multiples
• Scénarios d'inférence hybride CPU-MLU

Projet de bout en bout et Use Case

• Laboratoire : déploiement d'un modèle vision ou NLP
• Inférence périphérique avec intégration BANGPy
• Test de précision et de débit

Récapitulatif et prochaines étapes

• Compréhension des structures de modèles d'apprentissage automatique
• Expérience avec Python et/ou C++
• Familiarité avec les concepts de déploiement et d'accélération des modèles

Audience

• Développeurs AI embarqués
• Ingénieurs ML déployant sur périphérie ou centre de données
• Développeurs travaillant avec l'infrastructure AI chinoise

Récapitulatif et prochaines étapes

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs débutants et professionnels IT qui souhaitent comprendre les fondamentaux de l'IA aux bords du réseau (Edge AI) et ses applications de base.

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

• Comprendre les concepts de base et l'architecture de l'Edge AI.
• Configurer des environnements Edge AI.
• Développer et déployer des applications Edge AI simples.
• Identifier et comprendre les cas d'utilisation et les avantages de l'Edge AI.