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Objectifs de la formation

Comprendre l'écosystème Intel OpenVINO et ses composants

Optimiser les modèles d’intelligence artificielle pour des déploiements rapides sur différents matériels

Convertir et déployer des réseaux de neurones issus de frameworks comme TensorFlow, PyTorch, ONNX

Mesurer et gagner en performance grâce à OpenVINO sur processeurs Intel, GPU et accélérateurs spécialisés

Scripter des pipelines d’inférence robustes en production

Intégrer la chaîne dans des applications réelles (edge, serveur, cloud)

Programme

Jour 1Introduction à OpenVINO et à l’optimisation de modèles IA

Présentation de l’écosystème OpenVINO. Architectures supportées : CPU, GPU, VPU, FPGA. Concepts clés : Model Optimizer, Inference Engine, Post-Training Optimization Tool. Installation, configuration Python et détection du matériel. Premier benchmark d’un modèle pré-entraîné (mobilenet, resnet).

Jour 2Conversion, optimisation et quantification de modèles

Processus de conversion avec Model Optimizer (depuis TensorFlow, PyTorch, ONNX). Limitations et adaptabilité. Gestion de couches non supportées, Custom Layers. Stratégies d’optimisation : pruning, quantification (INT8). Utilisation de l’outil Post-Training Optimization Tool. Exercices pratiques sur des modèles custom.

Jour 3Déploiement, intégration et cas d’usage en production

Déploiement d’un pipeline complet avec Inference Engine en Python. Gestion des flux vidéos et batch d’images. Multiplexage matériel : choisir l’accélérateur selon l’usage. Monitoring & tuning des performances. Gestion du multithreading. Mise en œuvre sur différents environnements (Cloud, Edge). Cas d’usage métiers : reconnaissance d’images, traitement vidéo en temps réel, IoT. Pistes d’industrialisation et maintenance.

Méthode d'évaluation

Étude de cas pratique par groupe : optimisation et déploiement d’un modèle sur une plateforme choisie
QCM de validation en fin de formation

Méthode d'apprentissage

Alternance de cours interactifs, démonstrations en direct et ateliers pratiques
Support de cours avancé (guides, cheatsheets, scripts d’exemple)
Mise à disposition de notebooks et environnements virtualisés

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Accélérer vos modèles d’Intelligence Artificielle avec OpenVINO : de l’optimisation à la mise en production

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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