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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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