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Plan du cours

Introduction à l'IA périphérique et agentic

  • Aperçu de l'IA agentic et du calcul périphérique
  • Considérations relatives à la latence, à la confidentialité et à la bande passante
  • Comparaison architecturale : agents cloud vs agents périphériques

Conception d'architectures d'agents légères

  • Découpage de la boucle d'agent pour les systèmes contraints
  • Conception asynchrone pour un calcul efficace
  • Équilibrer autonomie et connectivité

Mise en place de l'environnement de développement

  • Installation de frameworks Python pour l'IA périphérique
  • Configuration de TensorFlow Lite et PyTorch Mobile
  • Déploiement d'environnements de test sur Raspberry Pi ou appareils similaires

Implémentation de l'inférence sur l'appareil

  • Conversion et quantification des modèles pour le déploiement périphérique
  • Exécution de l'inférence avec TensorFlow Lite et ONNX Runtime
  • Intégration des résultats de l'inférence dans les boucles de décision de l'agent

Intégration des agents avec le matériel et l'IoT

  • Connexion de capteurs, actionneurs et modules IoT
  • Collecte et traitement locaux de données
  • Fonctionnement hors ligne et comportement déclenché par des événements

Optimisation et surveillance

  • Réglage des performances pour une faible puissance et une haute vitesse
  • Techniques de mise en cache périphérique et de compression de modèles
  • Surveillance et débogage des agents périphériques

Projet pratique : Déploiement d'un agent léger sur du matériel périphérique

  • Conception d'un petit agent autonome pour une tâche IoT ou robotique
  • Mise en œuvre de l'inférence de modèles et de la logique locale
  • Tests et optimisation pour la latence et la fiabilité

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec la programmation Python
  • Compréhension de base des flux de travail d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les concepts de calcul intégré ou périphérique

Audience

  • Développeurs embarqués intégrant l'IA dans des systèmes matériels
  • Ingénieurs ML périphériques concevant des solutions d'inférence sur l'appareil
  • Équipes robotiques déployant l'IA agentic pour un fonctionnement autonome
 21 Heures

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