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Plan du cours
Concepts avancés de l'IA en périphérie
- Plongée approfondie dans l'architecture de l'IA en périphérie
- Analyse comparative entre l'IA en périphérie et l'IA dans le cloud
- Dernières tendances et technologies émergentes de l'IA en périphérie
- Cas d'utilisation et applications avancés
Techniques avancées d'optimisation des modèles
- Quantification et élagage pour les appareils en périphérie
- Distillation du savoir pour des modèles légers
- Apprentissage par transfert pour les applications d'IA en périphérie
- Automatisation des processus d'optimisation des modèles
Stratégies de déploiement de pointe
- Conteneurisation et orchestration pour l'IA en périphérie
- Déploiement de modèles d'IA à l'aide de plateformes d'informatique en périphérie (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 en périphérie
Outils et frameworks spécialisés
- Exploration d'outils avancés (ex. : TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Utilisation d'outils d'optimisation spécifiques au matériel
- Intégration des modèles d'IA avec du matériel en périphérie spécialisé
- Études de cas d'outils en action
Réglage des performances et surveillance
- Techniques pour l'évaluation des performances sur les appareils en périphérie
- Outils pour la surveillance et le débogage en temps réel
- Gestion de la latence, du débit et de l'efficacité énergétique
- Stratégies d'optimisation continue et de maintenance
Cas d'utilisation et applications innovants
- Applications spécifiques au secteur de l'IA en périphérie avancée
- Villes intelligentes, véhicules autonomes, Industrie 4.0, santé, et plus encore
- Études de cas de mises en œuvre réussies d'IA en périphérie
- Tendances futures et axes de recherche dans l'IA en périphérie
Considérations éthiques et de sécurité avancées
- Garantir une sécurité robuste dans les déploiements d'IA en périphérie
- Traiter les questions éthiques complexes de l'IA en périphérie
- Mise en œuvre de techniques d'IA préservant la vie privée
- Conformité aux réglementations avancées et aux normes industrielles
Projets pratiques et exercices avancés
- Développement et optimisation d'une application complexe d'IA en périphérie
- Projets réels et scénarios avancés
- Exercices de groupe collaboratifs et défis d'innovation
- Présentations de projet et retours 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 avec l'informatique en périphérie et le déploiement de modèles d'IA sur des appareils en périphérie
Public cible
- Praticiens de l'IA
- Chercheurs
- Développeurs
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Nous pouvons aborder des sujets avancés et travailler avec des exemples concrets.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
Traduction automatique