Des cours de formation TensorFlow Lite en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent, par le biais d'une pratique interactive, comment utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d'apprentissage en profondeur sur des appareils intégrés. La formation TensorFlow Lite est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Barrie ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Barrie. TensorFlow Lite est également connu sous le nom de TensorFlow Lite de Google. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Barrie - 49 High Street
49 rue High , Barrie, Canada, L4N 5J4
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Cette formation en direct dans Barrie (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux praticiens de l'IA qui souhaitent tirer parti de TensorFlow Lite pour les applications d'IA de pointe.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'Edge AI.
Développer et optimiser des modèles d'IA à l'aide de TensorFlow Lite.
Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils périphériques.
Utiliser des outils et des techniques pour la conversion et l'optimisation des modèles.
Mettre en œuvre des applications pratiques d'Edge AI à l'aide de TensorFlow Lite.
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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