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Plan du cours
Concepts Avancés en IA Edge
- Approfondissement de l'architecture de l'IA Edge
- Analyse comparative entre l'IA Edge et l'IA Cloud
- Dernières tendances et technologies émergentes en IA Edge
- Utilisations avancées et applications
Techniques Avancées d'Optimisation des Modèles
- Quantification et élagage pour les appareils Edge
- Distillation de connaissances pour des modèles légers
- Apprentissage par transfert pour les applications IA Edge
- Automatisation des processus d'optimisation des modèles
Stratégies de Déploiement Innovantes
- Containerisation et orchestration pour l'IA Edge
- Déploiement de modèles IA en utilisant des plateformes d'informatique Edge (ex: Edge TPU, Jetson Nano)
- Inférence en temps réel et solutions à faible latence
- Gestion des mises à jour et de l'évolutivité sur les appareils Edge
Outils et Cadres Spécialisés
- Exploration d'outils avancés (ex: TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Utilisation d'outils de optimisation spécifiques au matériel
- Intégration des modèles IA avec du matériel Edge spécialisé
- Études de cas sur les outils en action
Réglages et Surveillance de la Performance
- Techniques pour le benchmarking des performances sur les appareils Edge
- Outils pour la surveillance et le débogage en temps réel
- Traitement de la latence, du débit et de l'efficacité énergétique
- Stratégies pour l'optimisation continue et la maintenance
Utilisations Innovantes et Applications
- Applications spécifiques aux secteurs de l'IA Edge avancée
- Villes intelligentes, véhicules autonomes, IoT industriel, santé et plus encore
- Études de cas sur des déploiements réussis d'IA Edge
- Tendances futures et directions de recherche en IA Edge
Considérations Éthiques et de Sécurité Avancées
- Garantir une sécurité robuste dans les déploiements d'IA Edge
- Traiter des questions éthiques complexes liées à l'IA au niveau Edge
- Mettre en œuvre des techniques IA respectueuses de la vie privée
- Conformité avec les réglementations et normes industrielles avancées
Projets Pratiques et Exercices Avancés
- Développement et optimisation d'une application IA Edge complexe
- Projets du monde réel et scénarios avancés
- Exercices en groupe collaboratif et défis innovants
- Présentations de projets et commentaires d'experts
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Compréhension approfondie des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Maîtrise des langages de programmation (Python recommandé)
- Expérience en calcul au niveau du bord et déploiement de modèles d'IA sur des dispositifs de bord
Public visé
- Professionnels de l'IA
- Chercheurs
- Développeurs
14 Heures