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Plan du cours
Introduction à l'IA aux bords du réseau (Edge AI)
- Définition et concepts clés
- Différences entre IA aux bords du réseau (Edge AI) et IA dans le cloud
- Avantages et défis de l'IA aux bords du réseau
- Vue d'ensemble des applications de l'IA aux bords du réseau
Architecture de l'IA aux bords du réseau
- Composants des systèmes d'IA aux bords du réseau
- Exigences matérielles et logicielles
- Flux de données dans les applications d'IA aux bords du réseau
- Intégration avec les systèmes existants
Configuration de l'environnement pour l'IA aux bords du réseau
- Introduction aux plateformes d'IA aux bords du réseau (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Installation des logiciels et bibliothèques nécessaires
- Configuration de l'environnement de développement
- Initialisation de la configuration pour l'IA aux bords du réseau
Développement des modèles d'IA aux bords du réseau
- Vue d'ensemble des modèles d'apprentissage automatique et profond
- Formation de modèles pour le déploiement sur les bords du réseau
- Techniques d'optimisation des modèles
- Outils et frameworks pour le développement d'IA aux bords du réseau
Déploiement des applications d'IA aux bords du réseau
- Étapes pour déployer les modèles sur les appareils de bord
- Surveillance et gestion des modèles déployés
- Traitement en temps réel des données et inférences
- Études de cas et exemples
Cas d'usage et applications
- Applications spécifiques à l'industrie pour l'IA aux bords du réseau
- Études de cas dans les domaines de la santé, de l'automobile et des maisons intelligentes
- Succès et leçons apprises
- Tendances futures et opportunités en IA aux bords du réseau
Considérations éthiques et meilleures pratiques
- Garantir la confidentialité et la sécurité dans l'IA aux bords du réseau
- Élaborer sur le biais et l'équité
- Conformité avec les réglementations et les normes
- Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA
Projets pratiques et exercices
- Développer une application d'IA aux bords du réseau simple
- Projet réel et scénarios
- Exercices en groupe collaboratif
- Présentations de projets et feedback
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience avec les langages de programmation (Python recommandé)
- Familiarité avec les concepts informatiques généraux
Public cible
- Développeurs
- Professionnels du secteur IT
14 Heures