En ligne ou sur site, les formations interactives animées par un formateur démontrent par la pratique hands-on comment utiliser l'apprentissage automatique sur des dispositifs à très faible consommation d'énergie pour activer des applications pilotées par l'IA dans des environnements à ressources limitées.
La formation TinyML est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (également appelée "formation en direct à distance") se déroule par le biais d'un bureau distant interactif, remote desktop. La formation en direct sur site peut être organisée localement sur les lieux du client dans Marseille ou dans les centres de formation corporatifs NobleProg situés à Marseille.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formations
Marseille, Quartier du Prado
NobleProg Marseille, 565 Avenue du Prado, Marseille, france, 13008
Au cœur du prestigieux quartier d’affaires de l’avenue du Prado, entouré de verdure et proposant une vue plongeante sur la mer. Ce centre d'affaires est installé dans un immeuble de standing à l’architecture contemporaine.
Véritable plate-forme, le centre d'affaires met à la disposition des entreprises, toute une gamme de services et de moyens techniques à la technologie avancée, favorisant ainsi le développement de l’activité de ses clients.
Avion: Aéroport International Marseille-Provence à 40 minutes.
Bus: Lignes 19 et 83. Arrêt "La Plage".
Tram: Ligne 2. Arrêt " Rond-Point du Prado"
This instructor-led, live training in Marseille (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 à Marseille (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 en Marseille (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.
Cette formation en Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs débutants et aux data scientists qui souhaitent comprendre les fondamentaux du TinyML, explorer ses applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et son importance.
Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des périphériques.
Optimiser et affiner les modèles d'apprentissage automatique pour une faible consommation d'énergie.
Appliquer TinyML à des applications réelles telles que la reconnaissance gestuelle, la détection d'anomalies et le traitement audio.
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