Formation TinyML avec Raspberry Pi et Arduino

TinyML est la pratique du déploiement de modèles d'apprentissage automatique optimisés sur des dispositifs embarqués à ressources limitées.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels techniques de niveau avancé souhaitant concevoir, optimiser et déployer des pipelines TinyML complets.

À la fin de cette formation, les participants apprendront comment :

• Collecter, préparer et gérer des ensembles de données pour des applications TinyML.
• Former et optimiser des modèles pour des microcontrôleurs à faible consommation d'énergie.
• Convertir les modèles en formats légers adaptés aux dispositifs embarqués.
• Déployer, tester et surveiller des applications TinyML dans des environnements matériels réels.

Format du cours

• Conférences dirigées par un instructeur et discussions techniques.
• Ateliers pratiques et expérimentation itérative.
• Déploiement pratique sur des plateformes basées sur des microcontrôleurs.

Options de personnalisation du cours

• Pour personnaliser la formation avec des chaînes d'outils spécifiques, des cartes matérielles ou des flux de travail internes, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires des systèmes embarqués et développeurs IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs en utilisant TensorFlow Lite et Edge Impulse.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et ses avantages pour les applications d'IA aux bords.
• Configurer un environnement de développement pour des projets TinyML.
• Former, optimiser et déployer des modèles IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
• Optimiser les modèles IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.

TinyML est la pratique de déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur du matériel à ressources très limitées.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau avancé souhaitant optimiser les modèles TinyML pour des déploiements à faible latence et efficaces en mémoire sur des appareils embarqués.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer des techniques de quantification, d'élagage et de compression pour réduire la taille du modèle sans sacrifier la précision.
• Évaluer les modèles TinyML en termes de latence, de consommation mémoire et d'efficacité énergétique.
• Mettre en œuvre des pipelines d'inférence optimisés sur des microcontrôleurs et des appareils Edge.
• Évaluer les compromis entre performances, précision et contraintes matérielles.

Format de la formation

• Présentations dirigées par un formateur, soutenues par des démonstrations techniques.
• Exercices pratiques d'optimisation et de tests comparatifs de performance.
• Mise en œuvre pratique de pipelines TinyML dans un environnement de laboratoire contrôlé.

Options de personnalisation de la formation

• Pour une formation sur mesure alignée avec des plateformes matérielles spécifiques ou des processus internes, veuillez nous contacter pour personnaliser le programme.

TinyML est une approche consistant à déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des appareils à faible puissance et à ressources limitées, fonctionnant au bord du réseau.

Cette formation en ligne ou sur site, dirigée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent sécuriser les pipelines TinyML et mettre en œuvre des techniques de préservation de la confidentialité dans les applications d'IA au bord.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier les risques de sécurité propres à l'inférence TinyML sur appareil.
• Mettre en œuvre des mécanismes de préservation de la confidentialité pour les déploiements d'IA au bord.
• Durcir les modèles TinyML et les systèmes embarqués contre les menaces adversaires.
• Appliquer les meilleures pratiques pour la gestion sécurisée des données dans des environnements contraints.

Format de la formation

• Des présentations captivantes soutenues par des discussions dirigées par un expert.
• Des exercices pratiques mettant l'accent sur des scénarios de menace réels.
• Une mise en œuvre pratique utilisant les outils de sécurité embarquée et TinyML.

Options de personnalisation de la formation

• Les organisations peuvent demander une version sur mesure de cette formation pour s'aligner avec leurs besoins spécifiques en matière de sécurité et de conformité.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs et scientifiques des données de niveau débutant qui souhaitent comprendre les fondamentaux du TinyML, explorer ses applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et son importance.
• Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des appareils de bord.
• Optimiser et affiner les modèles d'apprentissage automatique pour une consommation énergétique faible.
• Appliquer le TinyML à des applications réelles telles que la reconnaissance gestuelle, la détection d'anomalies et le traitement audio.

TinyML est un cadre permettant de déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à faible consommation et des plateformes embarquées utilisés dans la robotique et les systèmes autonomes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent intégrer des capacités de perception et de prise de décision basées sur TinyML dans des robots autonomes, des drones et des systèmes de contrôle intelligents.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• Concevoir des modèles TinyML optimisés pour les applications robotiques.
• Mettre en œuvre des pipelines de perception sur dispositif pour l'autonomie en temps réel.
• Intégrer TinyML dans les frameworks de contrôle robotique existants.
• Déployer et tester des modèles d'IA légers sur des plateformes matérielles embarquées.

Format du cours

• Cours techniques combinés à des discussions interactives.
• Ateliers pratiques axés sur les tâches robotiques embarquées.
• Exercices pratiques simulant des workflows autonomes du monde réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour les environnements robotiques spécifiques à une organisation, la personnalisation peut être organisée sur demande.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs embarqués de niveau intermédiaire, aux développeurs IoT et aux chercheurs en IA qui souhaitent mettre en œuvre des techniques TinyML pour les applications alimentées par l'IA sur des matériels économes en énergie.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et de l'IA aux bords du réseau (edge AI).
• Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs.
• Optimiser la déduction IA pour une faible consommation énergétique.
• Intégrer le TinyML avec les applications IoT du monde réel.

TinyML est l'intégration de l'apprentissage automatique dans des appareils portables et médicaux à faible puissance et aux ressources limitées.

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre des solutions TinyML pour la surveillance et les applications diagnostiques en santé.

Après avoir suivi cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et déployer des modèles TinyML pour le traitement en temps réel des données de santé.
• Collecter, prétraiter et interpréter les données de capteurs biologiques pour des analyses alimentées par l'IA.
• Optimiser les modèles pour des appareils portables à faible puissance et à mémoire limitée.
• Évaluer la pertinence clinique, la fiabilité et la sécurité des résultats issus de TinyML.

Format du Cours

• Des conférences soutenues par des démonstrations en direct et une discussion interactive.
• Une pratique hands-on avec les données d'appareils portables et les cadres TinyML.
• Des exercices de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire guidé.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour une formation sur mesure qui s'aligne avec des appareils médicaux spécifiques ou des processus réglementaires, veuillez nous contacter pour personnaliser le programme.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs IoT de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d'anomalies et les applications de capteurs intelligents.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses applications dans l'IoT.
• Mettre en place un environnement de développement TinyML pour les projets IoT.
• Développer et déployer des modèles de ML sur des microcontrôleurs de faible puissance.
• Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d'anomalies à l'aide de TinyML.
• Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de la puissance et de la mémoire.

TinyML est un cadre permettant le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des appareils à faible consommation d'énergie et à ressources limitées dans les champs.

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), est conçue pour des professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques TinyML à des solutions d'agriculture intelligente afin d'améliorer l'automatisation et l'intelligence environnementale.

À la fin de ce programme, les participants seront en mesure de :

• Construire et déployer des modèles TinyML pour des applications de capteurs agricoles.
• Intégrer l'IA embarquée aux écosystèmes IoT pour la surveillance automatisée des cultures.
• Utiliser des outils spécialisés pour former et optimiser des modèles légers.
• Développer des flux de travail pour l'irrigation précise, la détection des ravageurs et l'analyse environnementale.

Format du Cours

• Présentations guidées et discussions techniques appliquées.
• Exercices pratiques utilisant des jeux de données et des appareils du monde réel.
• Expérimentations pratiques dans un environnement de laboratoire supporté.

Options d'Adaptation du Cours

• Pour une formation sur mesure alignée avec des systèmes agricoles spécifiques, veuillez nous contacter pour personnaliser le programme.