Formation Federated Learning and Edge AI

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) 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 Edge AI.

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

• Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur le Edge AI.
• Déployer des modèles d'IA optimisés pour les applications à faible latence dans les environnements 5G.
• Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel en utilisant la connectivité Edge AI et 5G.
• Optimiser les charges de travail d'IA pour une performance efficace sur les appareils périphériques.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux praticiens, chercheurs et développeurs en IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées en matière d'Edge AI, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement en périphérie, et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs d'activité.

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

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

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de pointe Federated Learning et les appliquer à des projets d'IA à grande échelle.

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

• Optimiser les algorithmes Federated Learning pour améliorer les performances.
• Traiter des distributions de données non IID dans Federated Learning.
• Mettre à l'échelle les systèmes Federated Learning pour des déploiements à grande échelle.
• Prendre en compte la vie privée, la sécurité et les considérations éthiques dans les scénarios Federated Learning avancés.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur place) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans le déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques pour diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'Edge AI et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement informatique périphérique.
• Développer, former et optimiser des modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.
• Mettre en œuvre des solutions pratiques d'IA sur des appareils périphériques.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'Edge AI.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la cybersécurité de niveau avancé, aux ingénieurs en 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 en mesure de :

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

Cette formation en direct avec instructeur en France (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 en mesure de :

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) 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 mettre au point des solutions innovantes en matière de systèmes autonomes.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure 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 périphériques.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
• Concevoir et optimiser les systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonome.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension complète de l'Edge AI, du concept à la mise en œuvre pratique, y compris l'installation et le déploiement.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
• Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer les applications Edge AI.
• Intégrer l'Edge AI aux systèmes et flux de travail existants.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre de l'Edge AI.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux professionnels de l'IoT qui souhaitent mettre en œuvre et optimiser les modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur les appareils de périphérie.

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

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

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les principes fondamentaux de Federated Learning et ses applications pratiques.

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

• Comprendre les principes du Federated Learning.
• Mettre en œuvre des algorithmes Federated Learning de base.
• Répondre aux préoccupations en matière de confidentialité des données en utilisant Federated Learning.
• Intégrer Federated Learning dans les flux de travail existants de l'IA.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques Federated Learning pour améliorer la confidentialité des données et l'IA collaborative dans l'industrie financière.

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

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning dans la finance.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning pour des applications financières préservant la vie privée.
• Analyser des données financières en collaboration sans compromettre la confidentialité.
• Appliquer Federated Learning à des scénarios financiers réels, tels que la détection des fraudes et la gestion des risques.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer Federated Learning à des scénarios de soins de santé, en garantissant la confidentialité des données et une collaboration efficace entre les institutions.

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

• Comprendre le rôle de Federated Learning dans les soins de santé.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning tout en garantissant la confidentialité des données des patients.
• Collaborer à la formation de modèles d'IA dans plusieurs établissements de soins de santé.
• Appliquer Federated Learning à des études de cas réels dans le domaine des soins de santé.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer Federated Learning pour optimiser les solutions IoT et edge computing.

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

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning dans l'IoT et l'edge computing.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning sur des appareils IoT pour un traitement décentralisé de l'IA.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements d'edge computing.
• Relever les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes du réseau dans les systèmes IoT.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer Federated Learning 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 Federated Learning.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique préservant la vie privée à l'aide des techniques Federated Learning.
• Relever les défis de la confidentialité des données dans le cadre d'une formation décentralisée à l'IA.
• Appliquer Federated Learning dans des scénarios du monde réel à travers diverses industries.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) est destinée 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 vie privée et des solutions d'IA collaboratives à travers des sources de données distribuées.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux et les avantages de l'apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des stratégies d'apprentissage 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 domaines de la santé et de la finance.