En ligne ou en présentiel, nos cours de formation en direct animés par un instructeur sur TensorFlow Lite illustrent, grâce à des pratiques interactives et pratiques, comment utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d'apprentissage profond sur des appareils embarqués.
La formation à TensorFlow Lite est disponible en tant que « formation en direct en ligne » ou « formation en direct en présentiel ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct en présentiel peut être organisée localement sur les lieux du client dans Louvain ou dans les centres de formation corporative de NobleProg dans Louvain.
TensorFlow Lite est également connu sous le nom de TensorFlow Lite de Google.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Louvain
Park Inn by Radisson Leuven, Martelarenlaan 36, Louvain, Belgique, 3010
Louvain
Louvain (en néerlandais Leuven, en allemand Löwen) est une ville néerlandophone de Belgique située en Région flamande, chef-lieu de la province du Brabant flamand et chef-lieu de l'arrondissement qui porte son nom. Elle est arrosée par la Dyle, affluent du Rupel. C'est une ville universitaire où siège la Katholieke Universiteit Leuven, branche néerlandophone née de la scission de la plus ancienne université de Belgique. Louvain est aussi connue pour abriter le siège de l'entreprise AB InBev, la plus grande brasserie du monde. Louvain est la capitale de la bière en Belgique.
Cette formation en direct avec instructeur à Louvain (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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