Formation CANN SDK pour les pipelines de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel
Le CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications d'IA en temps réel dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, notamment sur le matériel Huawei Ascend.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de l'IA intermédiaires qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de traitement du langage en utilisant le CANN SDK pour des cas d'utilisation en production.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Déployer et optimiser des modèles de vision par ordinateur (CV) et de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant CANN et AscendCL.
- Utiliser les outils CANN pour convertir les modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
- Optimiser les performances d'inférence pour des tâches comme la détection, la classification et l'analyse de sentiment.
- Construire des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement au bord ou dans le cloud.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Conférence interactive et démonstration.
- Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
- Conception de pipelines en temps réel utilisant des cas d'utilisation réels de CV et NLP.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Plan du cours
Introduction au déploiement CV/NLP avec CANN
- Cycle de vie des modèles d'IA, de l'apprentissage au déploiement
- Considérations clés sur les performances pour la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel en temps réel
- Vue d'ensemble des outils CANN SDK et de leur rôle dans l'intégration des modèles
Préparation des modèles CV/NLP
- Exportation de modèles depuis PyTorch, TensorFlow et MindSpore
- Gestion des entrées/sorties des modèles pour les tâches d'image et de texte
- Utilisation de ATC pour convertir les modèles au format OM
Déploiement de pipelines d'inférence avec AscendCL
- Exécution d'inférences CV/NLP à l'aide de l'API AscendCL
- Pipelines de prétraitement : redimensionnement des images, tokenisation, normalisation
- Post-traitement : boîtes englobantes, scores de classification, sortie de texte
Techniques d'optimisation des performances
- Profilage des modèles CV/NLP à l'aide des outils CANN
- Réduction de la latence avec une précision mixte et l'ajustement du batch
- Gestion de la mémoire et du calcul pour les tâches en flux continu
Cas d'utilisation en vision par ordinateur
- Étude de cas : détection d'objets pour la surveillance intelligente
- Étude de cas : inspection de qualité visuelle en fabrication
- Construction de pipelines d'analyse vidéo en temps réel sur Ascend 310
Cas d'utilisation en traitement du langage naturel
- Étude de cas : analyse de sentiment et détection d'intention
- Étude de cas : classification et résumé de documents
- Intégration NLP en temps réel avec des API REST et des systèmes de messagerie
Conclusion et étapes suivantes
Pré requis
- Connaissance de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel
- Expérience avec Python et des frameworks d'IA tels que TensorFlow, PyTorch ou MindSpore
- Compréhension de base des workflows de déploiement de modèles ou d'inférence
Public cible
- Praticiens en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel utilisant la plateforme Huawei’s Ascend
- Data scientists et ingénieurs IA développant des modèles de perception en temps réel
- Développeurs intégrant des pipelines CANN dans la fabrication, la surveillance ou l'analyse de médias
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Cours à venir
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Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de plateforme AI avancés, DevOps pour AI et architectes ML qui souhaitent optimiser, déboguer, surveiller et opérer des systèmes LangGraph de production.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
- Concevoir une fiabilité grâce aux réessais, aux délais d'expiration, à l'idempotence et au redémarrage basé sur les points de contrôle.
- Déboguer et tracer les exécutions des graphes, inspecter l'état et reproduire systématiquement les problèmes de production.
- Instrumentaliser les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, déployer en production et surveiller les SLAs et les coûts.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
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Création d'agents de codage avec Devstral : du design des agents à l'outillage
14 HeuresDevstral est un cadre open-source conçu pour créer et exécuter des agents de codage capables d'interagir avec des bases de code, des outils de développement et des API afin d'améliorer la productivité des ingénieurs.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML intermédiaires à avancés, aux équipes d'outils de développement et aux SREs qui souhaitent concevoir, implémenter et optimiser des agents de codage en utilisant Devstral.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer Devstral pour le développement d'agents de codage.
- Concevoir des workflows agentic pour l'exploration et la modification des bases de code.
- Intégrer les agents de codage avec des outils de développement et des API.
- Appliquer les meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé et efficace des agents.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes de plateforme et aux ingénieurs de recherche qui souhaitent héberger, adapter finement et gérer les modèles Mistral et Devstral dans des environnements de production.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en place et configurer des environnements d'hébergement pour les modèles Mistral et Devstral.
- Appliquer des techniques d'adaptation fine pour des performances spécifiques à un domaine.
- Implémenter la gestion de versions, le monitoring et la gouvernance du cycle de vie.
- Assurer la sécurité, la conformité et l'utilisation responsable des modèles open source.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Exercices pratiques d'hébergement et d'adaptation fine.
- Mise en œuvre de pipelines de gouvernance et de monitoring dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Développement de la Reconnaissance Faciale par IA pour les Forces de l'Ordre
21 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux agents de police débutants qui souhaitent passer des croquis manuels de visages à l'utilisation d'outils basés sur l'intelligence artificielle pour développer des systèmes de reconnaissance faciale.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et de l'apprentissage automatique.
- Apprendre les bases du traitement d'image numérique et son application dans la reconnaissance faciale.
- Développer des compétences dans l'utilisation d'outils et de cadres basés sur l'IA pour créer des modèles de reconnaissance faciale.
- Acquérir une expérience pratique en créant, formant et testant des systèmes de reconnaissance faciale.
- Comprendre les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale.
Fiji : Introduction au traitement d'images scientifiques
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Lors de cette formation en présentiel animée par un instructeur, les participants apprendront à exploiter la distribution Fiji et le programme ImageJ sous-jacent pour créer des applications d'analyse d'images robustes.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser les fonctionnalités de programmation avancées et les composants logiciels de Fiji pour étendre les capacités d'ImageJ
- Assembler de grandes images 3D à partir de tuiles se recoupant
- Automatiser la mise à jour d'une installation de Fiji au démarrage en utilisant le système intégré de mise à jour
- Choisir parmi une large palette de langages de script pour créer des solutions d'analyse d'images personnalisées
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- Déployer des applications et collaborer efficacement avec d'autres scientifiques sur des projets similaires
Format de la formation
- Conférence interactive et discussions
- Exercices approfondis et applications pratiques
- Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Fiji : Traitement d'images pour la biotechnologie et la toxicologie
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs et professionnels de laboratoire débutants à intermédiaires qui souhaitent traiter et analyser des images liées aux tissus histologiques, aux cellules sanguines, aux algues et autres échantillons biologiques.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Naviguer dans l'interface de Fiji et utiliser les fonctions de base d'ImageJ.
- Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour une meilleure analyse.
- Analyser les images quantitativement, y compris le comptage de cellules et la mesure d'aires.
- Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
- Personnaliser des flux de travail pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d'images en recherche biologique.
Applications de LangGraph dans les Finances
35 HeuresLangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle d'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
- Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
- Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
- Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Fondamentaux de LangGraph : Conception et enchaînement de prompts LLM basés sur des graphes
14 HeuresLangGraph est un framework permettant de concevoir des applications LLM structurées sous forme de graphes, prenant en charge la planification, la ramification, l’utilisation d’outils, la mémoire et l’exécution contrôlée.
Cette formation live, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s’adresse aux développeurs débutants, aux ingénieurs en prompt engineering et aux professionnels des données souhaitant concevoir et mettre en œuvre des workflows LLM multi-étapes fiables à l’aide de LangGraph.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts clés de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et savoir quand les utiliser.
- Construire des chaînes de prompts avec branchements, appels d’outils et maintien de la mémoire.
- Intégrer la récupération de données (retrieval) et des API externes dans des workflows basés sur des graphes.
- Tester, déboguer et évaluer des applications LangGraph afin d’en garantir la fiabilité et la sécurité.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions animées.
- Travaux pratiques guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
- Exercices contextuels portant sur la conception, les tests et l’évaluation.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d’en convenir.
LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés
35 HeuresLangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
- Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
- Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
- Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
LangGraph pour les Applications Juridiques
35 HeuresLangGraph est un cadre permettant de construire des applications LLM (Large Language Models) étatiques et multi-acteurs sous forme de graphes composites avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et opérer des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles nécessaires de conformité, de traçabilité et de gouvernance.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au domaine juridique qui préservent l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer les ontologies juridiques et les normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement.
- Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines dans la boucle, et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec une observabilité et des contrôles de coûts.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Construire des workflows dynamiques avec LangGraph et des agents LLM
14 HeuresLangGraph est un cadre de travail pour composer des workflows de LLM structurés sous forme de graphes, prenant en charge les branchements, l'utilisation d'outils, la mémoire et une exécution contrôlable.
Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur expert, s'adresse aux ingénieurs et aux équipes produit de niveau intermédiaire souhaitant combiner la logique des graphes de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et sensibles au contexte, telles que des agents de support client, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'informations.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows basés sur des graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
- Mettre en œuvre un routage conditionnel, des tentatives de reprise et des mécanismes de repli pour une exécution robuste.
- Intégrer la récupération d'informations, des API et des sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour garantir fiabilité et sécurité.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions animées.
- Tutoriels guidés et explications de code dans un environnement sandbox.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
LangGraph pour l'Automatisation du Marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur des graphes qui permet des flux de travail conditionnels et multietapes avec des modèles linguistiques (LLM) et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux marketeurs intermédiaires, aux stratèges de contenu et aux développeurs d'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail de contenu et d'e-mail basés sur des graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte dans des campagnes multietapes.
- Évaluer, surveiller et optimiser les performances et les résultats de livraison des flux de travail.
Format du Cours
- Conférences interactives et discussions de groupe.
- Ateliers pratiques pour mettre en œuvre des flux de travail d'e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentage et la logique conditionnelle.
Options de Personnalisation du Cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Le Chat Enterprise: ChatOps Privé, Intégrations & Contrôles d'Administration
14 HeuresLe Chat Enterprise est une solution de ChatOps privée qui offre des capacités d'IA conversationnelle sécurisées, personnalisables et gouvernées pour les organisations, avec support pour le RBAC, l'SSO, les connecteurs et les intégrations d'applications d'entreprise.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux gestionnaires de produits intermédiaires, aux responsables informatiques, aux ingénieurs solutions et aux équipes de sécurité/conformité qui souhaitent déployer, configurer et gouverner Le Chat Enterprise dans des environnements d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer et configurer Le Chat Enterprise de manière sécurisée.
- Activer le RBAC, l'SSO et les contrôles conformes à la réglementation.
- Intégrer Le Chat avec des applications et des magasins de données d'entreprise.
- Concevoir et mettre en œuvre des playbooks de gouvernance et d'administration pour le ChatOps.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Python et l'Apprentissage Profond avec OpenCV 4
14 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs logiciels qui souhaitent programmer en Python avec OpenCV 4 pour l'apprentissage profond.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Visualiser, charger et classifier des images et des vidéos en OpenCV 4.
- Mettre en œuvre l'apprentissage profond en OpenCV 4 avec TensorFlow et Keras.
- Exécuter des modèles d'apprentissage profond et générer des rapports percutants à partir d'images et de vidéos.
Vision Builder pour l'inspection automatisée
35 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires souhaitant utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisés destinés aux processus SMT (Surface-Mount Technology).
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et paramétrer des inspections automatisées à l'aide de Vision Builder AI.
- Acquérir et prétraiter des images de haute qualité pour l'analyse.
- Mettre en œuvre des décisions basées sur la logique pour la détection de défauts et la validation du processus.
- Générer des rapports d'inspection et optimiser les performances du système.