Formation Edge AI en ligne dans France

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau avancé, aux scientifiques des données et aux spécialistes de la sécurité qui souhaitent mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour former des modèles d'IA sur plusieurs appareils périphériques tout en préservant la confidentialité des données.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans Edge AI.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré en utilisant TensorFlow Federated et PyTorch.
• Optimiser l'apprentissage de l'IA à travers des dispositifs distribués.
• Relever les défis liés à la confidentialité des données et à la sécurité dans le cadre de l'apprentissage fédéré.
• Déployer et surveiller des systèmes d'apprentissage fédéré dans des applications réelles.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'agritech de niveau débutant à intermédiaire, aux spécialistes de l'IoT et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer et déployer des solutions Edge AI pour l'agriculture intelligente.

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

• Comprendre le rôle du 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 automatisées d'irrigation et de détection environnementale.
• Optimiser l'efficacité agricole à l'aide d'analyses Edge AI en temps réel.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la cybersécurité de niveau avancé, aux ingénieurs en 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 l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les risques de sécurité et les vulnérabilités dans les déploiements Edge AI.
• Mettre en œuvre des techniques de cryptage et d'authentification pour la protection des données.
• Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de résister aux cybermenaces.
• Appliquer des stratégies de déploiement de modèles d'IA sécurisés dans des environnements périphériques.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux technologues de la vente au détail de niveau débutant à intermédiaire, aux développeurs d'IA et aux analystes commerciaux qui souhaitent appliquer les solutions Edge AI pour les systèmes de caisse intelligents, la gestion des stocks et l'engagement personnalisé des clients.

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

• Comprendre comment Edge AI améliore les opérations de vente au détail et l'expérience client.
• Mettre en œuvre des systèmes de caisse intelligente et de paiement sans caissier alimentés par l'IA.
• Optimiser la gestion des stocks grâce au suivi et à l'analyse en temps réel.
• Utiliser la vision par ordinateur et l'IA pour des expériences personnalisées en magasin.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels des télécommunications de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en IA et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent explorer comment les réseaux 5G accélèrent les applications Edge AI.

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

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

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded AI developers and edge computing specialists who wish to fine-tune and optimize lightweight AI models for deployment on resource-constrained devices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and adapt pre-trained models suitable for edge deployment.
• Apply quantization, pruning, and other compression techniques to reduce model size and latency.
• Fine-tune models using transfer learning for task-specific performance.
• Deploy optimized models on real edge hardware platforms.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux professionnels de l'IoT qui souhaitent mettre en œuvre et optimiser les modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur les appareils de périphérie.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de Edge AI et ses applications en vision par ordinateur.
• Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des appareils périphériques 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 de modèles.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et l'inférence à faible latence.

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux spécialistes de l'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre Edge AI pour des applications robotiques.

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

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

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé, aux développeurs embarqués et aux ingénieurs en matériel qui souhaitent mettre en œuvre des modèles d'IA sur des appareils à faible consommation d'énergie tout en minimisant la consommation d'énergie.

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

• Comprendre les défis liés à l'exécution de l'IA sur des appareils à faible consommation d'énergie.
• Optimiser les réseaux neuronaux pour l'inférence à faible consommation d'énergie.
• Utiliser des techniques de quantification, d'élagage et de compression de modèles.
• Déployer des modèles d'IA sur du matériel de pointe avec une consommation d'énergie minimale.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux ingénieurs en robotique qui souhaitent optimiser et déployer des modèles d'IA sur les plates-formes NVIDIA Jetson pour des applications de pointe.

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

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

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux architectes de système qui souhaitent optimiser les modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.

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

• Comprendre les défis et les exigences liés au déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques.
• Appliquer des techniques de compression de modèles pour réduire la taille et la complexité des modèles d'IA.
• Utiliser des méthodes de quantification pour améliorer l'efficacité des modèles sur le matériel périphérique.
• Mettre en œuvre des techniques d'élagage et d'autres techniques d'optimisation pour améliorer les performances des modèles.
• Déployer des modèles d'IA optimisés sur divers appareils périphériques.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur place) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans le déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques pour diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'Edge AI et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement informatique périphérique.
• Développer, former et optimiser des modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.
• Mettre en œuvre des solutions pratiques d'IA sur des appareils périphériques.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'Edge AI.

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

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

• Comprendre le rôle de l'Edge AI dans les services financiers.
• Mettre en œuvre des systèmes de détection de la fraude à l'aide de l'Edge AI.
• Améliorer le service à la clientèle grâce à des solutions basées sur l'IA.
• Appliquer l'Edge AI pour la gestion des risques et la prise de décision.
• Déployer et gérer des solutions Edge AI dans des environnements financiers.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs d'IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans le domaine de l'automatisation industrielle.

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

• Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
• Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive à l'aide de l'Edge AI.
• Appliquer des techniques d'IA pour le contrôle de la 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 des environnements industriels.

Cette formation en direct dans France (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 direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) est destinée aux urbanistes, ingénieurs civils et gestionnaires de projets de villes intelligentes de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour les initiatives de villes intelligentes.

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

• Comprendre le rôle de l'Edge AI dans les infrastructures des villes intelligentes.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI pour la gestion du trafic et la surveillance.
• Optimiser les ressources urbaines à l'aide des technologies Edge AI.
• Intégrer l'Edge AI aux systèmes de ville intelligente existants.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les déploiements de villes intelligentes.

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

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

• Comprendre les défis en matière de sécurité et de protection de la vie privée dans l'Edge AI.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données de l'Edge AI.
• Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans les déploiements Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et assurer la conformité avec les réglementations.
• Effectuer des évaluations et des audits de sécurité pour les applications Edge AI.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour mettre au point des solutions innovantes en matière de systèmes autonomes.

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

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

Cette formation en direct dans France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les soins de santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des dispositifs de pointe pour des applications de soins de santé.
• Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA périphérique.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications de l'IA dans le domaine de la santé.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux praticiens, chercheurs et développeurs en IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées en matière d'Edge AI, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement en périphérie, et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs d'activité.

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

• Explorer les techniques avancées de développement et d'optimisation des modèles d'Edge AI.
• Mettre en œuvre des stratégies de pointe pour déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques.
• Utiliser des outils et des cadres spécialisés pour les applications avancées d'Edge AI.
• Optimiser les performances et l'efficacité des solutions Edge AI.
• Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans le domaine de l'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité avancées dans les déploiements Edge AI.

Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.

By the end of this training, participants will be able to:

• Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
• Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
• Optimize model performance for limited compute and memory environments.
• Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
• Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

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

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

Cette formation en direct avec instructeur à France (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 avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension complète de l'Edge AI, du concept à la mise en œuvre pratique, y compris l'installation et le déploiement.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
• Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer les applications Edge AI.
• Intégrer l'Edge AI aux systèmes et flux de travail existants.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre de l'Edge AI.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en systèmes embarqués de niveau intermédiaire et aux développeurs d'IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à l'aide de TensorFlow Lite et Edge Impulse.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et ses avantages pour les applications d'intelligence artificielle.
• Mettre en place un environnement de développement pour les projets TinyML.
• Former, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs de faible puissance.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML dans le monde réel.
• Optimiser les modèles d'IA en fonction de l'efficacité énergétique et des 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 permettant d'évaluer les participants

• 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 avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et ses applications d'introduction.

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

• Comprendre les concepts de base et l'architecture de Edge AI.
• Mettre en place et 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.