Que ce soit en ligne ou sur site, les cours de formation OpenVINO animés par un instructeur démontrent, à travers une pratique interactive et concrète, comment utiliser la boîte à outils OpenVINO pour optimiser les modèles d'apprentissage profond sur du matériel Intel.
La formation OpenVINO est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») se déroule via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement sur les installations du client à Nantes ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg à Nantes.
NobleProg – Votre fournisseur de formation local
Nantes, Zenith
NobleProg Nantes, 4 rue Edith Piaf, Saint-Herblain, france, 44821
Sur la zone du Parc d'Ar Mor, proche du Zénith.
Voiture : depuis le périphérique, sortie Porte de Chézine > Boulevard du Zenith > Esplanade Georges Brassens (restaurants) > Rue Edith Piaf à votre droite. Depuis la N444 (Nantes > Lorient), sortie #1 > boulevard Marcel Paul > Rue Edith Piaf à votre droite.
Parking Zénith P1 (gratuit). Une fois garé, tournez le dos au Zénith : l’immeuble Euptouyou est un des trois bâtiments reconnaissables à leur bardage en zinc, celui de gauche (Immeuble C).
Vélo : parking couvert gratuit.
Transports en commun :
Tramway R1, arrêt Schoelcher + 10 mn à pied à travers le centre commercial Atlantis
Tramway R1, arrêt François Mitterrand + bus 50, arrêt Saulzaie ou bus 71, arrêt Zénith
Tramway R3, arrêt Marcel Paul + bus 50, arrêt Saulzaie
Chronobus C6, arrêt Hermeland + bus 71, arrêt Zénith
Bus : lignes 50 (arrêt Saulzaie) ou 71 (arrêt Zénith)
Cette formation en direct, dispensée par un instructeur en Nantes (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists souhaitant accélérer les applications d'apprentissage automatique en temps réel et les déployer à grande échelle.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer la boîte à outils OpenVINO.
Accélérer une application de vision par ordinateur en utilisant un FPGA.
Exécuter différentes couches de CNN sur le FPGA.
Étendre l'application sur plusieurs nœuds dans un cluster Kubernetes.
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