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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
Nos clients témoignent (1)
Nous pouvons aborder des sujets avancés et travailler avec des exemples concrets.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
Traduction automatique