Plan du cours

Introduction à l'IA aux bords et au IoT

  • Définition et concepts clés de l'IA aux bords
  • Aperçu des systèmes et architectures IoT
  • Avantages et défis de l'intégration de l'IA aux bords avec le IoT
  • Applications et cas d'utilisation du monde réel

Architecture IA aux bords pour IoT

  • Composants des systèmes IA aux bords pour le IoT
  • Exigences matérielles et logicielles
  • Flux de données dans les applications IoT avec l'IA aux bords activée
  • Intégration avec les systèmes IoT existants

Configuration de l'environnement IA aux bords et IoT

  • Introduction aux plateformes IoT populaires (par exemple, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Installation des logiciels et bibliothèques nécessaires
  • Configuration de l'environnement de développement
  • Initialisation du setup IA aux bords et IoT

Développement des modèles IA pour les appareils IoT

  • Aperçu des modèles d'apprentissage automatique et profond pour le bord et le IoT
  • Formation et optimisation de modèles pour la mise en œuvre du IoT
  • Outils et frameworks pour le développement IA aux bords (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Techniques de compression et d'optimisation des modèles

Gestion et Prétraitement des Données dans le IoT

  • Techniques de collecte de données pour les environnements IoT
  • Prétraitement et augmentation des données pour les appareils aux bords
  • Gestion des pipelines de données sur les appareils IoT
  • Garantir la confidentialité et la sécurité des données dans les environnements IoT

Déploiement des Modèles IA aux Bords sur les Appareils IoT

  • Étapes pour déployer des modèles IA sur les appareils de bords IoT
  • Techniques pour surveiller et gérer les modèles déployés
  • Traitement et inférence en temps réel sur les appareils IoT
  • Études de cas et exemples pratiques du déploiement

Intégration de l'IA aux Bords avec des Protocoles et Plateformes IoT

  • Aperçu des protocoles de communication IoT (MQTT, CoAP, HTTP, etc.)
  • Connexion des solutions IA aux bords avec les capteurs et actuateurs IoT
  • Création de solutions end-to-end pour l'IA aux bords et le IoT
  • Exemples pratiques et cas d'utilisation

Cas d'Utilisation et Applications

  • Applications sectorielles de l'IA aux bords dans le IoT
  • Études de cas en profondeur pour les maisons intelligentes, l'IoT industriel, la santé et plus encore
  • Récits de réussite et leçons apprises
  • Tendances futures et opportunités de l'IA aux bords pour le IoT

Considérations Éthiques et Meilleures Pratiques

  • Garantir la confidentialité et la sécurité dans les déploiements IA aux bords et IoT
  • Aborder le biais et l'équité dans les modèles d'IA
  • Conformité avec les réglementations et normes
  • Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA dans le IoT

Projets et Exercices Pratiques

  • Développer une application complexe d'IA aux bords pour les appareils IoT
  • Projet du monde réel et scénarios
  • Exercices de groupe collaboratifs
  • Présentations et feedback des projets

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience avec les langages de programmation (Python recommandé)
  • Familiarité avec les concepts et technologies IoT

Public cible

  • Développeurs IoT
  • Architectes système
  • Professionnels de l'industrie
 14 Heures

Nombre de participants


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