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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à l'IA de bord et à Nano Banana

  • Caractéristiques clés des charges de travail IA de bord
  • Architecture et capacités de Nano Banana
  • Comparaison des stratégies de déploiement bord vs cloud

Préparation des modèles pour le déploiement sur le bord

  • Sélection des modèles et évaluation de base
  • Considérations relatives aux dépendances et à la compatibilité
  • Exportation des modèles pour une optimisation supplémentaire

Techniques de compression des modèles

  • Stratégies de taille (pruning) et parcimonie structurelle
  • Partage de poids et réduction des paramètres
  • Évaluation des impacts de la compression

Quantisation pour les performances de bord

  • Méthodes de quantisation après entraînement
  • Flux de travail d'entraînement tenant compte de la quantisation
  • Approches INT8, FP16 et à précision mixte

Accélération avec Nano Banana

  • Utilisation des accélérateurs Nano Banana
  • Intégration d'ONNX et des backends matériels
  • Évaluation comparative (benchmarking) de l'inférence accélérée

Déploiement sur les appareils de bord

  • Intégration des modèles dans des applications embarquées ou mobiles
  • Configuration et surveillance à l'exécution
  • Dépannage des problèmes de déploiement

Profilage des performances et analyse des compromis

  • Latence, débit (throughput) et contraintes thermiques
  • Compromis entre précision et performance
  • Stratégies d'optimisation itératives

Meilleures pratiques pour le maintien des systèmes d'IA de bord

  • Versionnage et mises à jour continues
  • Recul (rollback) des modèles et gestion de la compatibilité
  • Considérations relatives à la sécurité et à l'intégrité

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des flux de travail du machine learning
  • Une expérience du développement de modèles basés sur Python
  • Une familiarité avec les architectures de réseaux de neurones

Public cible

  • Ingénieurs en machine learning
  • Scientifiques des données
  • Praticiens MLOps

Nombre de participants


Prix par participant

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Fluidez, ambiance et thème de la présentation

Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis

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Cours à venir

Optimisation des modèles d'IA pour le déploiement sur le périphérique avec Nano Banana

2026-11-23 09:30
14 heures
Bruges
2550 EUR (En ligne)
3350 EUR (Salle de Classe)

Optimisation des modèles d'IA pour le déploiement sur le périphérique avec Nano Banana

2026-12-07 09:30
14 heures
Louvain
2550 EUR (En ligne)
3450 EUR (Salle de Classe)

Optimisation des modèles d'IA pour le déploiement sur le périphérique avec Nano Banana

2026-12-21 09:30
14 heures
Anvers
2550 EUR (En ligne)
3650 EUR (Salle de Classe)

Optimisation des modèles d'IA pour le déploiement sur le périphérique avec Nano Banana

2027-01-04 09:30
14 heures
Courtrai
2550 EUR (En ligne)
3450 EUR (Salle de Classe)

Optimisation des modèles d'IA pour le déploiement sur le périphérique avec Nano Banana

2027-01-18 09:30
14 heures
Gand
2550 EUR (En ligne)
3550 EUR (Salle de Classe)

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  • Comprendre les fondamentaux des grands modèles de langage.
  • Configurer et utiliser Google Gemini AI pour diverses tâches d'IA.
  • Mettre en œuvre des transformations de texte en texte et d'image en texte.
  • Construire des applications de base pilotées par l'IA.
  • Explorer les fonctionnalités avancées et les options de personnalisation de Google Gemini AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre le rôle de l'IA dans la création de contenu.
  • Configurer et utiliser Google Gemini AI pour générer et optimiser le contenu.
  • Appliquer des transformations texte-vers-texte pour produire un contenu créatif et original.
  • Mettre en œuvre des stratégies SEO grâce à des analyses pilotées par l'IA.
  • Analyser la performance du contenu et adapter les stratégies à l'aide de Gemini AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre l'impact de l'IA sur le service client.
  • Configurer Google Gemini AI pour automatiser et personnaliser les interactions clients.
  • Utiliser des transformations de texte en texte et d'images en texte pour améliorer l'efficacité du service.
  • Développer des stratégies pilotées par l'IA pour l'analyse des commentaires clients en temps réel.
  • Explorer les fonctionnalités avancées pour créer une expérience de service client fluide.
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