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 Montpellier ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Montpellier. TensorFlow Lite est également connu sous le nom de TensorFlow Lite de Google. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Montpellier, Garosud
NobleProg Montpellier, 48, rue Claude Balbastre, Montpellier, france, 34070
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt ...
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt Sabine direction Saint Jean de Védas puis le bus « La Ronde » arrêt Patrice Lumumba.
-Accès en voiture depuis l’A9 sortie 31 « Saint Jean de Védas » Montpellier Ouest, croix d’argent MOSSON.
-Accès en train depuis la gare Saint Roch ligne Tram 2 direction Saint Jean de Védas arrêt victoire 2.
– Accès en avion depuis l’aéroport de Montpellier à 10 minutes en voitures sortie 31 de l’A9 direction Barcelone ou en bus depuis l’aéroport ligne 120 jusqu’à place de l’Europe puis Tram ligne 2 direction Saint jean de Védas arrêt Victoire 2
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d'apprentissage profond sur des appareils embarqués.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Tensorflow Lite sur un appareil embarqué.
Comprendre les concepts et les composants sous-jacents à TensorFlow Lite.
Convertir les modèles existants au format TensorFlow Lite pour une exécution sur des appareils embarqués.
Travailler dans les limites des petits appareils et de TensorFlow Lite, tout en apprenant à étendre la portée des opérations qui peuvent être exécutées.
Déployer un modèle d'apprentissage profond sur un appareil embarqué fonctionnant sous Linux.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour développer des applications mobiles dotées de capacités d'apprentissage en profondeur.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer TensorFlow Lite.
Comprendre les principes derrière TensorFlow, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
Charger des modèles TensorFlow sur un appareil Android.
Activer les fonctionnalités d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique telles que la vision par ordinateur et la reconnaissance du langage naturel dans une application mobile.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour développer des applications mobiles iOS dotées de capacités d'apprentissage en profondeur.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer TensorFlow Lite.
Comprendre les principes derrière TensorFlow et l'apprentissage automatique sur les appareils mobiles.
Charger des modèles TensorFlow sur un appareil iOS.
Exécuter une application iOS capable de détecter et de classer un objet capturé par la caméra de l'appareil.
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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