Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à l'IA au Bord (Edge AI)
- Définition et concepts clés
- Différences entre IA au bord et IA en nuage
- Avantages et défis de l'IA au bord
- Aperçu des applications d'IA au bord
Architecture de l'IA au Bord
- Composants des systèmes d'IA au bord
- Exigences en matière de matériel et de logiciel
- Flux de données dans les applications d'IA au bord
- Intégration avec des systèmes existants
Configuration de l'environnement IA au Bord
- Introduction aux plateformes d'IA au bord (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Installation des logiciels et bibliothèques nécessaires
- Configuration de l'environnement de développement
- Initialisation de la configuration d'IA au bord
Développement de Modèles IA au Bord
- Aperçu des modèles d'apprentissage automatique et profond pour les appareils au bord
- Formation de modèles spécifiquement pour le déploiement au bord
- Techniques pour optimiser les modèles pour les appareils au bord
- Outils et cadres pour le développement d'IA au bord (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Gestion des Données et Prétraitement pour l'IA au Bord
- Techniques de collecte de données dans les environnements au bord
- Prétraitement et augmentation des données pour les appareils au bord
- Gestion des pipelines de données sur les appareils au bord
- Garantie de la confidentialité et de la sécurité des données dans les environnements au bord
Déploiement d'Applications IA au Bord
- Étapes pour déployer des modèles sur divers appareils au bord
- Techniques de surveillance et de gestion des modèles déployés
- Traitement en temps réel et inférence de données sur les appareils au bord
- Études de cas et exemples pratiques de déploiement
Intégration d'IA au Bord avec des Systèmes IoT
- Connexion des solutions IA au bord aux appareils et capteurs IoT
- Protocoles de communication et méthodes d'échange de données
- Création d'une solution intégrée d'IA au bord et d'IoT
- Exemples pratiques et cas d'utilisation
Cas D'Utilisation et Applications
- Applications spécifiques par secteur de l'IA au bord
- Études de cas approfondies dans la santé, l'automobile et les maisons intelligentes
- Succès et leçons apprises
- Tendances futures et opportunités en IA au bord
Considérations Éthiques et Meilleures Pratiques
- Garantir la confidentialité et la sécurité dans les déploiements d'IA au bord
- Traiter le biais et l'équité dans les modèles d'IA au bord
- Conformité aux réglementations et normes
- Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA
Projets Pratiques et Exercices
- Développer une application d'IA au bord complexe
- Projets et scénarios du monde réel
- Ateliers de groupe collaboratifs
- Présentations de projets et commentaires
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Comprendre les concepts de base de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience avec des langages de programmation (Python recommandé)
- Familiarité avec les concepts du calcul à la périphérie et IoT
Public cible
- Développeurs
- Professionnels IT
14 Heures