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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture d’OpenVINO et ses avantages pour l’optimisation IA

Installer et configurer l’environnement OpenVINO sur différentes plateformes (Windows, Linux, Edge devices)

Convertir des modèles issus de TensorFlow, PyTorch, ONNX vers le format IR d’OpenVINO

Mettre en œuvre des stratégies d’optimisation pour l’inférence sur CPU, GPU, VPU

Déployer efficacement des modèles optimisés dans des applications industrielles

Surveiller, diagnostiquer et améliorer les performances d’inférence avec OpenVINO

Automatiser les pipelines d’optimisation et d’inférence

Programme

Jour 1Introduction à OpenVINO et Premiers Pas

Présentation de l’écosystème OpenVINO, installation multi-environnements, tour des outils (Model Optimizer, Inference Engine, Post-Training Optimization Tool). Mise en route rapide avec le modèle de démonstration. Prise en main de l’interface de ligne de commande et premiers tests d’inférence sur CPU et GPU.

Jour 2Optimisation et Portage des Modèles IA

Conversion avancée de modèles de TensorFlow et PyTorch vers le format IR d’OpenVINO. Gestion de l’ONNX. Analyse de compatibilité, gestion des couches non supportées, transferts de weights et quantification. Best practices pour le pruning, la quantification et l’optimisation post-training.

Jour 3Déploiement, Monitoring et Automatisation

Déploiement sur appareils Edge (Raspberry Pi, Movidius, etc.), intégration dans des pipelines industriels. Monitoring en temps réel, diagnostique des performances. Automatisation des tâches d’optimisation avec Python, création de scripts pour des scénarios de production. Cas pratiques sur des jeux de données réels.

Méthode d'évaluation

Étude de cas pratique à chaque fin de journée
Mini-projet fil rouge : optimisation et déploiement d’une application IA de bout en bout
QCM d’évaluation finale sur l’ensemble des points abordés

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs en visioconférence
Études de cas et manipulation de modèles réels
Travaux dirigés, ateliers pratiques encadrés
Accès à des jeux de données et modèles open source

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Objectifs de la formation

Programme

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