En ligne ou sur place, les cours de formation en direct dirigés par un formateur sur TinyML démontrent, par le biais d’une pratique interactive et participative, comment exploiter l’apprentissage automatique sur des appareils à ultra-faible consommation pour rendre possibles des applications pilotées par l’IA dans des environnements aux ressources limitées.
La formation en TinyML est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur place ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») est assurée au moyen d’un bureau à distance interactif. La formation en direct sur place peut être réalisée localement sur les locaux du client dans Calgary ou dans les centres de formation d’entreprise de NobleProg à Calgary.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formations
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
Calgary – Centre Altius
Centre Altius Bureau 2500, 500, 4e Avenue Sud-Ouest, Calgary, AB T2P 2V6, Calgary, Canada, T2P 2V6
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Cette formation en direct, animée par un instructeur à Calgary (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs en systèmes embarqués de niveau intermédiaire, aux développeurs IoT et aux chercheurs en IA qui souhaitent mettre en œuvre des techniques de TinyML pour des applications alimentées par l'IA sur du matériel économe en énergie.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de la TinyML et de l'IA périphérique (edge AI).
Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs.
Optimiser l'inférence de l'IA pour une consommation d'énergie réduite.
Intégrer la TinyML dans des applications IoT du monde réel.
Cette formation en direct, animée par un formateur dans le domaine Calgary, aide les débutants et les apprenants intermédiaires à créer des applications TinyML pratiques à l'aide de Raspberry Pi et d'Arduino. Elle couvre la collecte de données, l'optimisation des modèles et le déploiement sur le périphérique (edge), vous guidant vers la création de prototypes d'IA embarquée efficaces et concrets.
Cette formation dirigée par un instructeur sur Calgary équipe les professionnels avancés des compétences nécessaires pour concevoir, optimiser et déployer des pipelines TinyML complets. Les participants apprendront à collecter des données, à entraîner des modèles à faible consommation et à tester des applications réelles grâce à des travaux pratiques.
Cette formation animée par un formateur dans le domaine de Calgary permet aux professionnels avancés de sécuriser les flux de traitement TinyML sur les appareils périphériques. Vous apprendrez à mettre en œuvre des techniques préservant la confidentialité, à durcir les modèles contre les menaces adverses et à appliquer les meilleures pratiques pour le traitement sécurisé des données dans des environnements contraints.
Cette formation en direct animée par un instructeur sur Calgary enseigne aux professionnels de niveau avancé comment intégrer TinyML dans la robotique autonome. Les participants concevront des modèles optimisés, implémenteront des pipelines de perception sur l'appareil et déployeront une IA légère sur du matériel embarqué pour une autonomie en temps réel.
Ce cours de 21 heures, dirigé par un instructeur dans le domaine du Calgary, permet aux professionnels de niveau intermédiaire de déployer le TinyML pour l'agriculture intelligente. Apprenez à construire des modèles légers, à intégrer l'IA en périphérie avec l'IoT et à optimiser l'irrigation de précision et la détection des ravageurs dans un environnement de laboratoire pratique.
Cette formation en direct, animée par un formateur sur Calgary, porte sur la mise en œuvre de solutions TinyML pour le suivi et le diagnostic en santé. Les participants apprennent à concevoir des modèles pour les données de santé en temps réel, à les optimiser pour les appareils portables à faible consommation et à garantir leur fiabilité clinique. La formation inclut des exercices pratiques en laboratoire.
Cette formation en direct animée par un instructeur sur Calgary permet aux praticiens de niveau avancé d’optimiser les modèles TinyML pour des appareils embarqués limités en ressources. Les participants appliqueront la quantification et l’élagage, implémenteront des pipelines d’inférence à faible latence et évalueront les performances par rapport aux limites de mémoire et d’énergie.
Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un formateur, en Calgary s’adresse aux développeurs IoT intermédiaires, ingénieurs en systèmes embarqués et praticiens de l’intelligence artificielle souhaitant implémenter TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d’anomalies et les applications de capteurs intelligents.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et ses applications dans l’IoT.
Configurer un environnement de développement TinyML pour des projets IoT.
Développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à faible consommation.
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 l’énergie et de la mémoire.
Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Calgary (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en systèmes embarqués et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire souhaitant déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à l'aide de TensorFlow Lite et Edge Impulse.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses avantages pour les applications d'IA edge.
Mettre en place un environnement de développement pour les projets TinyML.
Entraîner, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
Optimiser les modèles d'IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.
Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Calgary (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs et aux scientifiques des données débutants qui souhaitent comprendre les fondamentaux de la TinyML, explorer ses applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les fondamentaux de la TinyML et son importance.
Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des dispositifs edge.
Optimiser et affiner les modèles de machine learning pour une consommation d'énergie réduite.
Appliquer la TinyML à des cas d'utilisation réels tels que la reconnaissance de gestes, la détection d'anomalies et le traitement audio.
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