Formation Déploiement de modèles d'IA sur des appareils edge avec NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetson est une plateforme puissante pour déployer des modèles d'IA sur des appareils edge, permettant un traitement en temps réel avec une grande efficacité.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux ingénieurs en robotique qui souhaitent optimiser et déployer des modèles d'IA sur des plateformes NVIDIA Jetson pour des applications edge.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA edge et le matériel NVIDIA Jetson.
- Optimiser les modèles d'IA pour leur déploiement sur des appareils edge.
- Utiliser TensorRT pour accélérer l'inférence d'apprentissage profond.
- Déployer des modèles d'IA à l'aide du SDK JetPack et d'ONNX Runtime.
Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Plan du cours
Introduction à l'IA edge et à NVIDIA Jetson
- Aperçu des applications d'IA edge
- Introduction au matériel NVIDIA Jetson
- Composants du SDK JetPack et environnement de développement
Configuration de l'environnement de développement
- Installation du SDK JetPack et configuration de la carte Jetson
- Compréhension de TensorRT et de l'optimisation des modèles
- Configuration de l'environnement d'exécution
Optimisation des modèles d'IA pour le déploiement edge
- Techniques de quantification et d'élagage des modèles
- Utilisation de TensorRT pour l'accélération des modèles
- Conversion des modèles au format ONNX
Déploiement de modèles d'IA sur les appareils Jetson
- Exécution de l'inférence avec TensorRT
- Intégration des modèles d'IA avec des applications temps réel
- Optimisation des performances et réduction de la latence
Vision par ordinateur et apprentissage profond sur Jetson
- Déploiement de modèles de classification d'images et de détection d'objets
- Utilisation de l'IA pour l'analyse vidéo en temps réel
- Mise en œuvre d'applications robotiques alimentées par l'IA
Sécurité de l'IA edge et optimisation des performances
- Sécurisation des modèles d'IA sur les appareils edge
- Efficacité énergétique et gestion thermique
- Mise à l'échelle des applications d'IA sur les plateformes Jetson
Mise en œuvre de projets et cas d'utilisation réels
- Création d'une solution IoT alimentée par l'IA
- Déploiement de l'IA dans les systèmes autonomes
- Études de cas d'IA sur les appareils edge
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA
- Connaissances de base des systèmes embarqués
- Maîtrise de la programmation Python
Public cible
- Développeurs d'IA
- Ingénieurs embarqués
- Ingénieurs en robotique
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur l'IA de bord.
- Déployer des modèles d'IA optimisés pour des applications à faible latence dans des environnements 5G.
- Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel grâce à l'IA de bord et à la connectivité 5G.
- Optimiser les charges de travail de l'IA pour garantir des performances efficaces sur les appareils de bord.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
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Format de la formation
- Cours interactifs et débats.
- Études de cas et exercices de conception d'architecture appliquée.
- Simulation pratique avec des outils de bord ou de conteneurisation (optionnels).
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Techniques avancées d'IA en périphérie
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Explorer des techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles d'IA en périphérie.
- Mettre en œuvre des stratégies de pointe pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie.
- Utiliser des outils et des frameworks spécialisés pour des applications avancées d'IA en périphérie.
- Optimiser les performances et l'efficacité des solutions d'IA en périphérie.
- Explorer des cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes de l'IA en périphérie.
- Aborder les considérations éthiques et de sécurité avancées dans les déploiements d'IA en périphérie.
Création de solutions d'IA en périphérie
14 HeuresCette formation en direct, dispensée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs, data scientists et passionnés de technologie de niveau intermédiaire souhaitant acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie dans diverses applications.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
- Mettre en place et configurer l'environnement de calcul en périphérie.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement en périphérie.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA pratiques sur des appareils en périphérie.
- Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
- Prendre en compte les aspects éthiques et de sécurité dans les applications d'IA en périphérie.
Sécuriser et rendre résilients les systèmes Edge AI
21 HeuresCette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, Belgique s'adresse aux professionnels avancés de la cybersécurité, aux ingénieurs IA et aux développeurs IoT qui souhaitent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes et des stratégies de résilience pour les systèmes Edge AI.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les risques de sécurité et les vulnérabilités liés aux déploiements Edge AI.
- Mettre en œuvre des techniques de chiffrement et d'authentification pour la protection des données.
- Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de résister aux cybermenaces.
- Appliquer des stratégies de déploiement sécurisées des modèles IA dans les environnements périphériques.
Développement avec MLU de Cambricon via BANGPy et Neuware
21 HeuresLes UIM (Unités d'Informatique pour l'IA) de Cambricon sont des puces spécialisées dans le domaine de l'IA, optimisées pour l'inférence et l'entraînement dans des contextes de périphérie (edge) et de centres de données.
Ce training animé par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant construire et déployer des modèles d'IA en utilisant le framework BANGPy et le SDK Neuware sur du matériel Cambricon MLU.
À l'issue de ce training, les participants seront capables de :
- Configurer et mettre en place les environnements de développement BANGPy et Neuware.
- Développer et optimiser des modèles basés sur Python et/ou C++ pour les UIM Cambricon.
- Déployer des modèles sur des périphériques de périphérie et de centres de données fonctionnant avec le runtime Neuware.
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Format du cours
- Conférences interactives et discussions.
- Pratique de BANGPy et Neuware pour le développement et le déploiement.
- Exercices guidés axés sur l'optimisation, l'intégration et les tests.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre modèle d'appareil Cambricon ou votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour convenir des détails.
Déploiement de l'IA sur la périphérie avec CANN
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Cette formation en direct, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et intégrateurs de niveau intermédiaire en IA qui souhaitent déployer et optimiser des modèles sur des appareils périphériques Ascend en utilisant la chaîne d'outils CANN.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables :
- De préparer et convertir des modèles IA pour l'Ascend 310 en utilisant les outils CANN.
- De créer des pipelines d'inférence légers grâce à MindSpore Lite et AscendCL.
- D'optimiser les performances des modèles pour des environnements avec des ressources de calcul et de mémoire limitées.
- De déployer et surveiller des applications IA dans des cas d'usage périphériques réels.
Format du cours
- Conférence interactive et démonstrations.
- Travaux pratiques avec des modèles et scénarios spécifiques à la périphérie.
- Déploiements en direct sur du matériel périphérique virtuel ou physique.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Edge AI pour l'agriculture : Agriculture intelligente et suivi de précision
21 HeuresCette formation en direct, dirigée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'agritech de niveau débutant à intermédiaire, aux spécialistes de l'IoT et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer et déployer des solutions Edge AI pour l'agriculture intelligente.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'agriculture de précision.
- Mettre en œuvre des systèmes de suivi des cultures et du bétail pilotés par l'IA.
- Développer des solutions d'irrigation automatisée et de détection environnementale.
- Optimiser l'efficacité agricole grâce à l'analyse Edge AI en temps réel.
Edge AI dans les systèmes autonomes
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions de systèmes autonomes innovantes.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les systèmes autonomes.
- Développer et déployer des modèles d'IA pour le traitement en temps réel sur des appareils edge.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
- Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.
Edge AI : Du concept à l'implémentation
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension globale de l'Edge AI, du concept à l'implémentation pratique, y compris la configuration et le déploiement.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
- Configurer et paramétrer des environnements Edge AI.
- Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
- Déployer et gérer des applications Edge AI.
- Intégrer l'Edge AI avec les systèmes et les flux de travail existants.
- Prendre en compte les considérations éthiques et les bonnes pratiques de mise en œuvre de l'Edge AI.
Edge AI pour la vision par ordinateur : traitement d'images en temps réel
21 HeuresCette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, à Belgique s'adresse aux ingénieurs en vision par ordinateur, aux développeurs d'IA et aux professionnels de l'IoT de niveau intermédiaire à avancé, souhaitant implémenter et optimiser des modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur des dispositifs edge.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et ses applications dans le domaine de la vision par ordinateur.
- Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des dispositifs edge pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
- Utiliser des frameworks tels que TensorFlow Lite, OpenVINO et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
- Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et une inférence à faible latence.
L'IA de bord pour les services financiers
14 HeuresCette formation en présentiel ou à distance animée par un formateur expert dans Belgique s'adresse aux professionnels intermédiaires du secteur financier, aux développeurs de fintech et aux spécialistes de l'IA souhaitant mettre en œuvre des solutions d'IA de bord dans les services financiers.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA de bord dans les services financiers.
- Mettre en œuvre des systèmes de détection de fraude à l'aide de l'IA de bord.
- Améliorer le service client grâce à des solutions pilotées par l'IA.
- Appliquer l'IA de bord à la gestion des risques et à la prise de décision.
- Déployer et gérer des solutions d'IA de bord dans des environnements financiers.
Edge AI pour la santé
14 HeuresCette formation animée par un instructeur Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA souhaitant tirer parti de l'Edge AI pour concevoir des solutions innovantes dans le domaine de la santé.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie pour des applications de santé.
- Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des appareils portables et des outils de diagnostic.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'Edge AI.
- Prendre en compte les considérations éthiques et réglementaires liées aux applications d'IA dans le domaine de la santé.
Edge AI dans l'automatisation industrielle
14 HeuresCette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs d'IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans l'automatisation industrielle.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
- Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive utilisant l'Edge AI.
- Appliquer des techniques d'IA pour le contrôle qualité dans les processus de fabrication.
- Optimiser les processus industriels en utilisant l'Edge AI.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans des environnements industriels.
Edge AI pour les applications IoT
14 HeuresCette formation en direct animée par un instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie souhaitant exploiter l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables :
- Comprendre les principes de base de l'Edge AI et son application dans l'IoT.
- Mettre en place et configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques pour les applications IoT.
- Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
- Intégrer l'Edge AI avec divers protocoles et plateformes IoT.
- Traiter les considérations éthiques et les bonnes pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.