En ligne ou sur site, les cours de formation en direct TensorFlow Lite animés par un instructeur démontrent, par le biais d'une pratique interactive et concrète, comment utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d'apprentissage profond sur des appareils embarqués.
La formation TensorFlow Lite 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 ») est assurée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement, sur les sites du client dans Tours, ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg situés dans Tours.
TensorFlow Lite est également connu sous le nom de Google TensorFlow Lite.
NobleProg — Votre prestataire de formation local
Tours, Parc Honoré de Balzac
NobleProg Tours, 39 Rue des Granges Galand , St Averti, france, 37550
Gares TGV à 5 minutes
Aéroport à 15mn
Bus Lignes 3-10-104
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.
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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