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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