Formation 5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
Les réseaux 5G et Edge AI transforment les industries en permettant des applications à très faible latence pour la prise de décision et l'automatisation en temps réel.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des télécommunications de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en IA et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent explorer la façon dont 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 de l'IA pour une performance efficace sur les appareils périphériques.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction aux 5G et Edge AI
- Vue d'ensemble des réseaux 5G et de l'informatique de pointe
- Principales différences entre la 4G et 5G pour les applications d'IA
- Défis et opportunités de l'IA à très faible latence
Architecture 5G et Edge Computing
- Comprendre le découpage du réseau 5G pour les charges de travail d'IA
- Rôle des stratégies de déploiement multiAccess Edge Computing (MEC)
- (MEC) dans les environnements de télécommunications
Déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie avec 5G
- Utilisation de TensorFlow Lite et OpenVINO pour Edge AI
- Optimisation des modèles d'IA pour le traitement en temps réel
- Étude de cas : Analyse vidéo alimentée par l'IA sur 5G
Applications à très faible latence rendues possibles par 5G
- Véhicules autonomes et transports intelligents
- Maintenance prédictive pilotée par l'IA dans les environnements industriels
- Applications dans le domaine de la santé : diagnostics et surveillance à distance
Sécurité et fiabilité des systèmes 5G Edge AI
- Défis en matière de confidentialité des données et de cybersécurité dans l'IA 5G.
- Garantir la robustesse des modèles d'IA dans les applications en temps réel
- Conformité réglementaire des solutions de télécommunications basées sur l'IA
Tendances futures des systèmes 5G et Edge AI
- Progrès de la 6G et des réseaux pilotés par l'IA
- Intégration de l'apprentissage fédéré à l'IA 5G.
- Applications de prochaine génération dans les villes intelligentes et l'IdO
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base de l'architecture du réseau 5G.
- Familiarité avec les concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Expérience avec les applications edge computing et IoT
Public
- Professionnels du Telecom
- Ingénieurs en IA
- Spécialistes de l'IdO
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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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.
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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.
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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.
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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.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans les services financiers.
- Mettre en œuvre des systèmes de détection de la fraude à l'aide de l'Edge AI.
- Améliorer le service à la clientèle grâce à des solutions basées sur l'IA.
- Appliquer l'Edge AI pour la gestion des risques et la prise de décision.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans des environnements financiers.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les soins de santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des dispositifs de pointe pour des applications de soins de santé.
- Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA périphérique.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications de l'IA dans le domaine de la santé.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
- Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive à l'aide de l'Edge AI.
- Appliquer des techniques d'IA pour le contrôle de la qualité dans les processus de fabrication.
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- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans des environnements industriels.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et son application dans l'IoT.
- Mettre en place et configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour des applications IoT.
- Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
- Intégrer l'Edge AI à divers protocoles et plateformes IoT.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA périphérique et du matériel NVIDIA Jetson.
- Optimiser les modèles d'IA pour les déployer sur des appareils périphériques.
- Utiliser TensorRT pour accélérer l'inférence de l'apprentissage profond.
- Déployer des modèles d'IA en utilisant JetPack SDK et ONNX Runtime.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans les infrastructures des villes intelligentes.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI pour la gestion du trafic et la surveillance.
- Optimiser les ressources urbaines à l'aide des technologies Edge AI.
- Intégrer l'Edge AI aux systèmes de ville intelligente existants.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les déploiements de villes intelligentes.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 HeuresCette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux praticiens de l'IA qui souhaitent tirer parti de TensorFlow Lite pour les applications d'IA de pointe.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'Edge AI.
- Développer et optimiser des modèles d'IA à l'aide de TensorFlow Lite.
- Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils périphériques.
- Utiliser des outils et des techniques pour la conversion et l'optimisation des modèles.
- Mettre en œuvre des applications pratiques d'Edge AI à l'aide de TensorFlow Lite.
Introduction to Edge AI
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et ses applications d'introduction.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts de base et l'architecture de Edge AI.
- Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
- Développer et déployer des applications Edge AI simples.
- Identifier et comprendre les cas d'utilisation et les avantages de l'Edge AI.
Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé, aux développeurs embarqués et aux ingénieurs en matériel qui souhaitent mettre en œuvre des modèles d'IA sur des appareils à faible consommation d'énergie tout en minimisant la consommation d'énergie.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés à l'exécution de l'IA sur des appareils à faible consommation d'énergie.
- Optimiser les réseaux neuronaux pour l'inférence à faible consommation d'énergie.
- Utiliser des techniques de quantification, d'élagage et de compression de modèles.
- Déployer des modèles d'IA sur du matériel de pointe avec une consommation d'énergie minimale.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux architectes de système qui souhaitent optimiser les modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les défis et les exigences liés au déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques.
- Appliquer des techniques de compression de modèles pour réduire la taille et la complexité des modèles d'IA.
- Utiliser des méthodes de quantification pour améliorer l'efficacité des modèles sur le matériel périphérique.
- Mettre en œuvre des techniques d'élagage et d'autres techniques d'optimisation pour améliorer les performances des modèles.
- Déployer des modèles d'IA optimisés sur divers appareils périphériques.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la cybersécurité de niveau intermédiaire, aux administrateurs de systèmes et aux chercheurs en éthique de l'IA qui souhaitent sécuriser et déployer de manière éthique les solutions d'IA Edge.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les défis en matière de sécurité et de protection de la vie privée dans l'Edge AI.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données de l'Edge AI.
- Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans les déploiements Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et assurer la conformité avec les réglementations.
- Effectuer des évaluations et des audits de sécurité pour les applications Edge AI.