En ligne ou en présentiel, les formations TensorFlow Lite animées par un instructeur démonstrent, à travers une pratique interactive et concrète, comment utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d’apprentissage profond sur des appareils embarqués.
La formation TensorFlow Lite est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation à distance en direct ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée localement chez le client dans Liège ou dans les centres de formation de NobleProg situés dans Liège.
TensorFlow Lite est également connu sous le nom de Google TensorFlow Lite.
NobleProg -- Votre prestataire de formation local
Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation en direct avec instructeur à Liège (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs intermédiaires, aux scientifiques des données et aux praticiens de l'IA qui souhaitent exploiter TensorFlow Lite pour des applications d'IA en périphérie.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA en périphérie.
Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils en périphérie.
Utiliser des outils et techniques pour la conversion et l'optimisation des modèles.
Implémenter des applications pratiques d'IA en périphérie en utilisant TensorFlow Lite.
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