En ligne ou sur site, les cours de formation en direct, animés par un instructeur, sur TensorFlow Lite démontrent, par le biais de pratiques interactives, comment utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d'apprentissage profond sur des appareils embarqués.
La formation TensorFlow Lite est disponible en mode « formation en direct en ligne » ou « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») est assurée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée localement sur les installations du client à Lille ou dans les centres de formation corporate de NobleProg à Lille.
TensorFlow Lite est également connu sous le nom de TensorFlow Lite de Google.
NobleProg -- Votre partenaire de formation local
Lille, Gare Flandres
NobleProg Lille, 21 Avenue le Corbusier, Lille, france, 59800
Face à la Gare Flandres TGV /h4>
Depuis les gares de Lille
Depuis Lille-Flandres : l’adresse se trouve essentiellement juste à côté de la gare — environ 1 à 3 minutes à pied.
Depuis Lille-Europe : marchez en direction de Lille-Flandres par l’avenue Le Corbusier. Comptez environ 5 à 10 minutes à pied.
Vous n’avez donc pas besoin de prendre le bus ou le métro si vous arrivez en train.
Si vous arrivez en bus
Les arrêts de bus les plus proches de l’avenue Le Corbusier sont notamment Lion d’Or et Jacquet. Plusieurs lignes desservent le secteur, notamment les lignes 13, 86, L5 et L91.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs intermédiaires, scientifiques des données et praticiens de l'IA qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour les applications d'IA Edge.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA Edge.
Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils Edge.
Utiliser les outils et techniques pour la conversion et l'optimisation de modèles.
Mettre en œuvre des applications d'IA Edge pratiques à l'aide de TensorFlow Lite.
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