Formation Edge AI pour la vision par ordinateur : traitement d'images en temps réel

Cette formation en direct encadrée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des télécommunications de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en IA et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent explorer comment les réseaux 5G accélèrent les applications d'IA de bord.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur l'IA de bord.
• Déployer des modèles d'IA optimisés pour des applications à faible latence dans des environnements 5G.
• Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel grâce à l'IA de bord et à la connectivité 5G.
• Optimiser les charges de travail de l'IA pour garantir des performances efficaces sur les appareils de bord.

La 6G et la bord intelligente est un cours prospectif qui explore l'intégration des technologies sans fil 6G avec le calcul en bordure, les écosystèmes IoT et le traitement des données piloté par l'IA pour soutenir des infrastructures intelligentes, à faible latence et adaptatives.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, s'adresse aux architectes informatiques de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et concevoir des architectures distribuées de nouvelle génération exploitant la synergie entre la connectivité 6G et les systèmes de bord intelligent.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre comment la 6G transformera le calcul en bordure et les architectures IoT.
• Concevoir des systèmes distribués pour une ultra-faible latence, une haute bande passante et des opérations autonomes.
• Intégrer l'IA et l'analyse de données en bordure pour une prise de décision intelligente.
• Planifier des infrastructures de bord évolutives, sécurisées et résilientes prêtes pour la 6G.
• Évaluer les modèles économiques et opérationnels rendus possibles par la convergence 6G-bord.

Format de la formation

• Cours interactifs et débats.
• Études de cas et exercices de conception d'architecture appliquée.
• Simulation pratique avec des outils de bord ou de conteneurisation (optionnels).

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux praticiens de l'IA, aux chercheurs et aux développeurs de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées de l'IA en périphérie, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement en périphérie et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Explorer des techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles d'IA en périphérie.
• Mettre en œuvre des stratégies de pointe pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie.
• Utiliser des outils et des frameworks spécialisés pour des applications avancées d'IA en périphérie.
• Optimiser les performances et l'efficacité des solutions d'IA en périphérie.
• Explorer des cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes de l'IA en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité avancées dans les déploiements d'IA en périphérie.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs, data scientists et passionnés de technologie de niveau intermédiaire souhaitant acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie dans diverses applications.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement en périphérie.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA pratiques sur des appareils en périphérie.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
• Prendre en compte les aspects éthiques et de sécurité dans les applications d'IA en périphérie.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, Belgique s'adresse aux professionnels avancés de la cybersécurité, aux ingénieurs IA et aux développeurs IoT qui souhaitent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes et des stratégies de résilience pour les systèmes Edge AI.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les risques de sécurité et les vulnérabilités liés aux déploiements Edge AI.
• Mettre en œuvre des techniques de chiffrement et d'authentification pour la protection des données.
• Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de résister aux cybermenaces.
• Appliquer des stratégies de déploiement sécurisées des modèles IA dans les environnements périphériques.

Les UIM (Unités d'Informatique pour l'IA) de Cambricon sont des puces spécialisées dans le domaine de l'IA, optimisées pour l'inférence et l'entraînement dans des contextes de périphérie (edge) et de centres de données.

Ce training animé par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant construire et déployer des modèles d'IA en utilisant le framework BANGPy et le SDK Neuware sur du matériel Cambricon MLU.

À l'issue de ce training, les participants seront capables de :

• Configurer et mettre en place les environnements de développement BANGPy et Neuware.
• Développer et optimiser des modèles basés sur Python et/ou C++ pour les UIM Cambricon.
• Déployer des modèles sur des périphériques de périphérie et de centres de données fonctionnant avec le runtime Neuware.
• Intégrer les workflows ML avec les fonctionnalités d'accélération spécifiques aux UIM.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• Pratique de BANGPy et Neuware pour le développement et le déploiement.
• Exercices guidés axés sur l'optimisation, l'intégration et les tests.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre modèle d'appareil Cambricon ou votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour convenir des détails.

La boîte à outils Ascend CANN de Huawei permet d'exécuter des inférences IA puissantes sur des appareils périphériques tels que l'Ascend 310. CANN fournit les outils essentiels pour compiler, optimiser et déployer des modèles dans des environnements où les ressources de calcul et la mémoire sont limitées.

Cette formation en direct, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et intégrateurs de niveau intermédiaire en IA qui souhaitent déployer et optimiser des modèles sur des appareils périphériques Ascend en utilisant la chaîne d'outils CANN.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables :

• De préparer et convertir des modèles IA pour l'Ascend 310 en utilisant les outils CANN.
• De créer des pipelines d'inférence légers grâce à MindSpore Lite et AscendCL.
• D'optimiser les performances des modèles pour des environnements avec des ressources de calcul et de mémoire limitées.
• De déployer et surveiller des applications IA dans des cas d'usage périphériques réels.

Format du cours

• Conférence interactive et démonstrations.
• Travaux pratiques avec des modèles et scénarios spécifiques à la périphérie.
• Déploiements en direct sur du matériel périphérique virtuel ou physique.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'agritech de niveau débutant à intermédiaire, aux spécialistes de l'IoT et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer et déployer des solutions Edge AI pour l'agriculture intelligente.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'agriculture de précision.
• Mettre en œuvre des systèmes de suivi des cultures et du bétail pilotés par l'IA.
• Développer des solutions d'irrigation automatisée et de détection environnementale.
• Optimiser l'efficacité agricole grâce à l'analyse Edge AI en temps réel.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions de systèmes autonomes innovantes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les systèmes autonomes.
• Développer et déployer des modèles d'IA pour le traitement en temps réel sur des appareils edge.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
• Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension globale de l'Edge AI, du concept à l'implémentation pratique, y compris la configuration et le déploiement.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
• Configurer et paramétrer des environnements Edge AI.
• Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer des applications Edge AI.
• Intégrer l'Edge AI avec les systèmes et les flux de travail existants.
• Prendre en compte les considérations éthiques et les bonnes pratiques de mise en œuvre de l'Edge AI.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, à Belgique s'adresse au personnel des forces de l'ordre débutant souhaitant passer du dessin manuel de profils à l'utilisation d'outils d'IA pour développer des systèmes de reconnaissance faciale.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
• Apprendre les bases du traitement d'images numériques et leur application dans la reconnaissance faciale.
• Développer des compétences dans l'utilisation d'outils et de frameworks d'IA pour créer des modèles de reconnaissance faciale.
• Acquérir une expérience pratique dans la création, l'entraînement et le test de systèmes de reconnaissance faciale.
• Comprendre les considérations éthiques et les bonnes pratiques relatives à l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale.

Fiji est un puissant package de traitement d'images open-source qui regroupe ImageJ (un programme conçu pour les images scientifiques multidimensionnelles) ainsi qu'une suite complète de plugins pour l'analyse d'images scientifiques.

Lors de cette formation en présentiel encadrée par un formateur, les participants apprendront à exploiter la distribution Fiji et son programme sous-jacent ImageJ pour créer des applications d'analyse d'images robustes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser les fonctionnalités de programmation avancées et les composants logiciels de Fiji pour étendre les capacités d'ImageJ
• Assembler de grandes images 3D à partir de tuiles se chevauchant
• Automatiser la mise à jour d'une installation de Fiji au démarrage via le système de mise à jour intégré
• Choisir parmi une large sélection de langages de script pour développer des solutions d'analyse d'images personnalisées
• Utiliser les bibliothèques puissantes de Fiji, telles qu'ImgLib, pour traiter efficacement de grands ensembles de données bioimages
• Déployer des applications et collaborer efficacement avec d'autres scientifiques sur des projets similaires

Format de la formation

• Cours interactif et discussions
• Exercices étendus et application pratique
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en présentiel ou à distance en Belgique, animée par un instructeur, s'adresse aux chercheurs de niveau débutant à intermédiaire ainsi qu'aux professionnels de laboratoire souhaitant traiter et analyser des images liées aux tissus histologiques, aux cellules sanguines, aux algues et à d'autres échantillons biologiques.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'interface Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
• Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour faciliter leur analyse.
• Analyser les images quantitativement, y compris le comptage cellulaire et la mesure de surface.
• Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
• Personnaliser les flux de travail en fonction des besoins spécifiques de l'analyse d'images en recherche biologique.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs logiciel souhaitant programmer en Python avec OpenCV 4 pour le deep learning.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Visualiser, charger et classifier des images et des vidéos à l'aide d'OpenCV 4.
• Mettre en œuvre le deep learning dans OpenCV 4 avec TensorFlow et Keras.
• Exécuter des modèles de deep learning et générer des rapports pertinents à partir d'images et de vidéos.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur dans Belgique, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisée pour les procédés SMT (Technologie de Montage en Surface).

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et paramétrer des inspections automatisées à l'aide de Vision Builder AI.
• Acquérir et prétraiter des images de haute qualité pour analyse.
• Mettre en œuvre des décisions basées sur la logique pour la détection des défauts et la validation des procédés.
• Générer des rapports d'inspection et optimiser les performances du système.