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Plan du cours

Introduction à l'IA de bord et à TinyML

  • Aperçu de l'IA en périphérie
  • Avantages et défis de l'exécution de l'IA sur les appareils
  • Cas d'utilisation en robotique et en automatisation

Fondamentaux de TinyML

  • Apprentissage automatique pour les systèmes à ressources limitées
  • Quantification, élagage et compression de 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 de modèles vers TensorFlow Lite et PyTorch Mobile
  • Test et validation de la précision des modèles

Mise en œuvre 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 surveillance des performances

Optimisation pour les performances de l'IA de bord

  • Réduction de la latence et de la consommation d'énergie
  • Accélération matérielle à l'aide de NPU et de GPU
  • Étalonnage et profilage de l'inférence embarquée

Frameworks et outils d'IA de bord

  • Travail avec TensorFlow Lite et Edge Impulse
  • Exploration des options de déploiement PyTorch Mobile
  • Débogage et ajustement des workflows de ML embarqué

Intégration pratique et études de cas

  • Conception de systèmes de perception IA de bord pour les robots
  • Intégration de TinyML avec les architectures robotiques basées sur ROS
  • Études de cas : navigation autonome, détection d'objets, maintenance prédictive

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des systèmes embarqués
  • Expérience en programmation Python ou C++
  • Connaissance des concepts de base de l'apprentissage automatique

Public cible

  • Développeurs embarqués
  • Ingénieurs en robotique
  • Intégrateurs de systèmes travaillant sur des dispositifs intelligents
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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