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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction à l'IA en périphérie et à TinyML
- Aperçu de l'IA en périphérie
- Avantages et défis de l'exécution de l'IA sur les appareils
- Cas d'utilisation dans la robotique et l'automatisation
Fondamentaux de TinyML
- Apprentissage automatique pour les systèmes à ressources limitées
- Quantification, élagage et compression des modèles
- Frameworks et plateformes matérielles pris en charge
Développement et conversion de modèles
- Entraînement de modèles légers à l'aide de TensorFlow ou PyTorch
- Conversion des modèles en TensorFlow Lite et PyTorch Mobile
- Tests et validation de la précision des modèles
Implémentation de l'inférence sur l'appareil
- Déploiement de modèles d'IA sur des cartes embarquées (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
- Intégration de l'inférence avec la perception et le contrôle robotiques
- Exécution de prédictions en temps réel et suivi des performances
Optimisation pour les performances en périphérie
- Réduction de la latence et de la consommation d'énergie
- Accélération matérielle à l'aide de NPUs et de GPU
- Évaluations de référence et profilage de l'inférence embarquée
Frameworks et outils d'IA en périphérie
- Travail avec TensorFlow Lite et Edge Impulse
- Exploration des options de déploiement de PyTorch Mobile
- Débogage et réglage des flux de travail ML embarqués
Intégration pratique et études de cas
- Conception de systèmes de perception d'IA en périphérie pour robots
- Intégration de TinyML avec les architectures robotiques basées sur ROS
- Études de cas : navigation autonome, détection d'objets, maintenance prédictive
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des systèmes embarqués
- De l'expérience en programmation Python ou C++
- Familiarité avec les concepts de base de l'apprentissage automatique
Public cible
- Développeurs embarqués
- Ingénieurs robotistes
- Intégrateurs de systèmes travaillant sur des appareils intelligents
Nos clients témoignent (2)
Fourniture des matériels (machine virtuelle) pour passer directement aux exercices, et explication des fondamentaux de ROS2. Comprendre pourquoi les choses fonctionnent d'une manière particulière.
Arjan Bakema
Formation - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduction automatique
ses connaissances et son utilisation de l'IA pour la robotique dans le futur.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Formation - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traduction automatique