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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
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