Formation L'IA de bord pour les services financiers

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 à distance, animée par un formateur, à Belgique s'adresse aux ingénieurs en vision par ordinateur, aux développeurs d'IA et aux professionnels de l'IoT de niveau intermédiaire à avancé, souhaitant implémenter et optimiser des modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur des dispositifs edge.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et ses applications dans le domaine de la vision par ordinateur.
• Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des dispositifs edge pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
• Utiliser des frameworks tels que TensorFlow Lite, OpenVINO et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et une inférence à faible latence.

Cette formation animée par un instructeur Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA souhaitant tirer parti de l'Edge AI pour concevoir des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie pour des applications de santé.
• Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des appareils portables et des outils de diagnostic.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'Edge AI.
• Prendre en compte les considérations éthiques et réglementaires liées aux applications d'IA dans le domaine de la santé.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs d'IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans l'automatisation industrielle.

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

• Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
• Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive utilisant l'Edge AI.
• Appliquer des techniques d'IA pour le contrôle qualité dans les processus de fabrication.
• Optimiser les processus industriels en utilisant l'Edge AI.
• Déployer et gérer des solutions Edge AI dans des environnements industriels.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie souhaitant exploiter l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables :

• Comprendre les principes de base de l'Edge AI et son application dans l'IoT.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques pour les applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'Edge AI avec divers protocoles et plateformes IoT.
• Traiter les considérations éthiques et les bonnes pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.

L'IA en périphérie (Edge AI) consiste à déployer des modèles d'intelligence artificielle directement sur les appareils et machines situés à la périphérie du réseau, permettant une prise de décision en temps réel avec une latence minimale.

Cette formation live, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels avancés de l'embarqué et de l'IoT souhaitant déployer des logiques de contrôle et de pilotage propulsées par l'IA dans des environnements de fabrication où la vitesse, la fiabilité et le fonctionnement hors ligne sont critiques.

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

• Comprendre l'architecture et les avantages des systèmes d'IA en périphérie.
• Construire et optimiser des modèles d'IA pour leur déploiement sur des appareils embarqués.
• Utiliser des outils tels que TensorFlow Lite et OpenVINO pour une inférence à faible latence.
• Intégrer l'intelligence en périphérie avec des capteurs, des actionneurs et des protocoles industriels.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

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