Plan du cours

Introduction à l'IA au Bord dans les Systèmes Autonomes

  • Présentation de l'IA au bord et son importance dans les systèmes autonomes
  • Avantages et défis majeurs de la mise en œuvre de l'IA au bord dans les systèmes autonomes
  • Tendances actuelles et innovations en IA au bord pour l'autonomie
  • Applications pratiques et études de cas

Traitement en Temps Réel dans les Systèmes Autonomes

  • Fondements du traitement des données en temps réel
  • Modèles d'IA pour la prise de décision en temps réel
  • Gestion des flux de données et fusion des capteurs
  • Exemples pratiques et études de cas

IA au Bord dans les Véhicules Autonomes

  • Modèles d'IA pour la perception et le contrôle des véhicules
  • Développement et déploiement de solutions d'IA pour la navigation en temps réel
  • Intégration de l'IA au bord avec les systèmes de contrôle du véhicule
  • Études de cas d'IA au bord dans les véhicules autonomes

IA au Bord dans les Drones

  • Modèles d'IA pour la perception et le contrôle du vol des drones
  • Traitement en temps réel des données et prise de décision dans les drones
  • Implémentation de l'IA au bord pour le vol autonome et l'évitement d'obstacles
  • Exemples pratiques et études de cas

IA au Bord dans les Robots

  • Modèles d'IA pour la perception et la manipulation des robots
  • Traitement en temps réel et contrôle dans les systèmes robotiques
  • Intégration de l'IA au bord avec les architectures de contrôle robotique
  • Études de cas d'IA au bord dans la robotique

Développement de Modèles d'IA pour Applications Autonomes

  • Présentation des modèles d'apprentissage automatique et profond pertinents
  • Formation et optimisation des modèles pour le déploiement au bord
  • Outils et frameworks pour l'IA autonome au bord (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
  • Validation et évaluation des modèles dans les environnements autonomes

Déploiement de Solutions d'IA au Bords dans les Systèmes Autonomes

  • Étapes pour déployer des modèles d'IA sur divers matériel de bord
  • Traitement en temps réel et inférence des données sur les dispositifs de bord
  • Surveillance et gestion des modèles d'IA déployés
  • Exemples pratiques de déploiement et études de cas

Considérations Éthiques et Réglementaires

  • Garantir la sécurité et la fiabilité des systèmes d'IA autonomes
  • Aborder les biais et l'équité dans les modèles d'IA autonomes
  • Conformité aux réglementations et normes dans les systèmes autonomes
  • Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA dans les systèmes autonomes

Évaluation et Optimisation des Performances

  • Techniques pour évaluer la performance des modèles dans les systèmes autonomes
  • Outils de surveillance et débogage en temps réel
  • Stratégies d'optimisation de la performance des modèles IA dans les applications autonomes
  • Aborder les défis liés à la latence, fiabilité et échelle

Cas d'Utilisation Innovants et Applications

  • Applications avancées de l'IA au bord dans les systèmes autonomes
  • Études de cas approfondies dans divers domaines autonomes
  • Succès et leçons apprises
  • Tendances futures et opportunités en IA au bord pour l'autonomie

Projets Pratiques et Exercices

  • Développer une application complète d'IA au bord pour un système autonome
  • Projet réel et scénarios pratiques
  • Exercices de groupe collaboratif
  • Présentations et commentaires des projets

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience avec les langages de programmation (Python recommandé)
  • Connaissance des systèmes robotiques, autonomes ou technologies connexes

Public cible

  • Ingénieurs en robotique
  • Développeurs de véhicules autonomes
  • Chercheurs en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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