Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction à l'IA de bout dans les contextes industriels

  • L'importance du calcul de bout dans la fabrication
  • Comparaison avec l'IA basée sur le cloud
  • Cas d'usage en vision, en maintenance prédictive et en contrôle

Plateformes matérielles et contraintes au niveau de l'appareil

  • Aperçu des matériels de bout courants (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Sélection de la plateforme appropriée en fonction du type d'application

Développement et optimisation de modèles pour le bout

  • Techniques de compression, d'élagage et de quantisation de modèles
  • Équilibre entre précision et vitesse dans des environnements contraints

Vision par ordinateur et fusion de capteurs au bord

  • Inspection et surveillance visuelle au bord
  • Détection d'anomalies en temps réel avec Edge Impulse

Communication et échange de données

  • Utilisation de MQTT pour la messagerie industrielle
  • Sécurité et résilience des communications au bord

Déploiement et tests sur le terrain

  • Conditionnement et déploiement des modèles sur les appareils de bout
  • Étude de cas : boucle de décision en temps réel avec actionnement local

Passage à l'échelle et maintenance des systèmes d'IA de bout

  • Considéérations de cycle de vie pour un déploiement de qualité industrielle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des systèmes embarqués ou des architectures IoT
  • Familiarité avec le développement de modèles d'apprentissage automatique

Public cible

  • Développeurs embarqués
  • Équipes d'IoT industriel
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires