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Plan du cours

Introduction à l'Edge AI et à l'IoT

  • Définition et concepts clés de l'Edge AI.
  • Aperçu des systèmes et architectures IoT.
  • Avantages et défis de l'intégration de l'Edge AI avec l'IoT.
  • Applications et cas d'utilisation réels.

Architecture Edge AI pour l'IoT

  • Composants des systèmes Edge AI pour l'IoT.
  • Matériels et logiciels requis.
  • Flux de données dans les applications IoT activées par l'Edge AI.
  • Intégration avec les systèmes IoT existants.

Mise en place de l'environnement Edge AI et IoT

  • Introduction aux plateformes IoT populaires (par exemple, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson).
  • Installation des logiciels et bibliothèques nécessaires.
  • Configuration de l'environnement de développement.
  • Initialisation de la configuration Edge AI et IoT.

Développement de modèles d'IA pour les appareils IoT

  • Aperçu des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour les appareils périphériques et IoT.
  • Formation et optimisation des modèles pour le déploiement IoT.
  • Outils et frameworks pour le développement Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.).
  • Techniques de compression et d'optimisation des modèles.

Gestion des données et prétraitement dans l'IoT

  • Techniques de collecte des données pour les environnements IoT.
  • Prétraitement et augmentation des données pour les appareils périphériques.
  • Gestion des pipelines de données sur les appareils IoT.
  • Assurance de la confidentialité et de la sécurité des données dans les environnements IoT.

Déploiement des modèles Edge AI sur les appareils IoT

  • Étapes pour déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques IoT.
  • Techniques de surveillance et de gestion des modèles déployés.
  • Traitement des données en temps réel et inférence sur les appareils IoT.
  • Études de cas et exemples pratiques de déploiement.

Intégration de l'Edge AI avec les protocoles et plateformes IoT

  • Aperçu des protocoles de communication IoT (MQTT, CoAP, HTTP, etc.).
  • Connexion des solutions Edge AI aux capteurs et actionneurs IoT.
  • Construction de solutions Edge AI et IoT de bout en bout.
  • Exemples pratiques et cas d'utilisation.

Cas d'utilisation et applications

  • Applications spécifiques à l'industrie de l'Edge AI dans l'IoT.
  • Études de cas approfondies dans les maisons intelligentes, l'industrie IoT, la santé, etc.
  • Histoires de réussite et leçons apprises.
  • Tendances futures et opportunités dans l'Edge AI pour l'IoT.

Considérations éthiques et bonnes pratiques

  • Garantie de la confidentialité et de la sécurité dans les déploiements Edge AI et IoT.
  • Traitement des biais et de l'équité dans les modèles d'IA.
  • Conformité aux réglementations et normes.
  • Bonnes pratiques pour le déploiement responsable de l'IA dans l'IoT.

Projets pratiques et exercices

  • Développement d'une application Edge AI complexe pour l'IoT.
  • Projets et scénarios réels.
  • Exercices collaboratifs en groupe.
  • Présentations de projet et feedback.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de l'IA et de l'apprentissage automatique.
  • Expérience avec des langages de programmation (Python recommandé).
  • Familiarité avec les concepts et technologies IoT.

Audience

  • Développeurs IoT.
  • Architectes système.
  • Professionnels de l'industrie.
 14 Heures

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