Formation Apprentissage fédéré et Edge AI

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, dirigée par un instructeur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant maîtriser les techniques de pointe en apprentissage fédéré et les appliquer à des projets d'IA à grande échelle.

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

• Optimiser les algorithmes d'apprentissage fédéré pour améliorer les performances.
• Gérer les distributions de données non-IID dans l'apprentissage fédéré.
• Mettre à l'échelle les systèmes d'apprentissage fédéré pour des déploiements à grande échelle.
• Prendre en compte les aspects relatifs à la confidentialité, à la sécurité et à l'éthique dans les scénarios avancés d'apprentissage fédéré.

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 présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau débutant qui souhaitent apprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage fédéré et ses applications pratiques.

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

• Comprendre les principes de l'apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des algorithmes de base d'apprentissage fédéré.
• Aborder les préoccupations en matière de confidentialité des données grâce à l'apprentissage fédéré.
• Intégrer l'apprentissage fédéré dans les flux de travail d'IA existants.

Cette formation dirigée par un instructeur en Belgique (en ligne ou en présentiel) s’adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques d’apprentissage fédéré pour renforcer la confidentialité des données et l’intelligence artificielle collaborative dans l’industrie financière.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l’apprentissage fédéré en finance.
• Mettre en œuvre des modèles d’apprentissage fédéré pour des applications financières préservant la confidentialité.
• Analyser les données financières de manière collaborative sans compromettre la confidentialité.
• Appliquer l’apprentissage fédéré à des scénarios financiers réels, tels que la détection de la fraude et la gestion des risques.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) en Belgique est destinée à des professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer l'apprentissage fédéré à des scénarios de santé, en garantissant la confidentialité des données et une collaboration efficace entre les institutions.

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

• Comprendre le rôle de l'apprentissage fédéré dans le secteur de la santé.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données des patients.
• Collaborer sur l'entraînement de modèles d'IA au sein de multiples établissements de santé.
• Appliquer l'apprentissage fédéré à des études de cas concrètes dans le domaine de la santé.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, est dispensée en <lieu> et s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer l'apprentissage fédéré pour optimiser les solutions IoT et de calcul en périphérie.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans l'IoT et le calcul en périphérie.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré sur des dispositifs IoT pour un traitement de l'IA décentralisé.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements de calcul en périphérie.
• Aborder les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes réseau dans les systèmes IoT.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur à <lieu>, s’adresse à des professionnels de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et appliquer l’apprentissage fédéré pour garantir la confidentialité des données dans le développement de l’IA.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l’apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique respectueux de la confidentialité à l’aide de techniques d’apprentissage fédéré.
• Aborder les défis liés à la confidentialité des données dans l’entraînement d’IA décentralisé.
• Appliquer l’apprentissage fédéré dans des scénarios concrets à travers divers secteurs.

Cette formation en direct animée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de l'IA et des données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour l'apprentissage automatique préservant la confidentialité et des solutions d'IA collaborative sur des sources de données distribuées.

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

• Comprendre les concepts clés et les avantages de l'apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des stratégies d'entraînement distribué pour les modèles d'IA.
• Appliquer les techniques d'apprentissage fédéré pour sécuriser les collaborations sensibles aux données.
• Explorer des études de cas et des exemples pratiques d'apprentissage fédéré dans les secteurs de la santé et de la finance.