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Plan du cours

Introduction à l'IA de bord et agentique

  • Aperçu de l'IA agentique et de l'informatique de bord
  • Considérations relatives à la latence, à la confidentialité et à la bande passante
  • Comparaison architecturale : agents cloud vs agents de bord

Conception d'architectures d'agents légères

  • Décomposition de la boucle d'agent pour les systèmes contraints
  • Conception asynchrone pour une computation efficace
  • Équilibre entre autonomie et connectivité

Configuration de l'environnement de développement

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

Implémentation de l'inférence sur appareil

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

Intégration des agents avec le matériel et l'IoT

  • Connexion des capteurs, des actionneurs et des modules IoT
  • Pipelines de collecte et de traitement de données locales
  • Fonctionnement hors ligne et comportement déclenché par événements

Optimisation et surveillance

  • Ajustement des performances pour une faible consommation et une grande vitesse
  • Techniques de mise en cache de bord et de compression de modèles
  • Surveillance et débogage des agents de bord

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

  • Conception d'un petit agent autonome pour une tâche IoT ou robotique
  • Implémentation de l'inférence du modèle et de la logique locale
  • Tests et optimisation pour la latence et la fiabilité

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en programmation Python
  • Compréhension de base des flux de travail du machine learning
  • Familiarité avec les concepts de l'informatique embarquée ou de bord (edge computing)

Public cible

  • Développeurs embarqués intégrant l'IA dans des systèmes matériels
  • Ingénieurs en ML de bord concevant des solutions d'inférence sur appareil
  • Équipes en robotique déployant de l'IA agentique pour un fonctionnement autonome
 21 Heures

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