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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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