Formation Edge AI et Robotique : Facilitant les Systèmes Autonomes
L'Edge AI révolutionne la robotique en permettant une prise de décision en temps réel dans les systèmes autonomes.
Cette formation interactive (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de robotique, développeurs d'IA et spécialistes de l'automatisation intermédiaires à avancés qui souhaitent mettre en œuvre l'Edge AI pour les applications robotiques.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans les systèmes autonomes.
- Déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour la robotique en temps réel.
- Optimiser les performances de l'IA pour une prise de décision à faible latence.
- Intégrer la vision par ordinateur et la fusion des capteurs pour l'autonomie robotique.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- 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 arranger cela.
Plan du cours
Introduction à l'IA aux Bordures dans la Robotique
- Qu'est-ce que l'IA aux Bordures ?
- Pourquoi l'IA aux bordures est-elle essentielle pour la robotique
- Défis de l'IA en temps réel dans les systèmes autonomes
Déploiement de Modèles IA sur des Dispositifs aux Bordures
- Inférence IA sur NVIDIA Jetson et autres matériels aux bordures
- Utilisation de TensorFlow Lite et ONNX pour le déploiement aux bordures
- Optimisation des modèles IA pour l'exécution en temps réel
Perception en Temps Réel pour les Systèmes Autonomes
- Vision par ordinateur pour la navigation robotique
- Fusion des capteurs : LiDAR, caméras et IMUs
- IA aux bordures pour la détection et le suivi d'objets
Prise de Décision et Contrôle en Robotique
- Apprentissage par renforcement pour les comportements autonomes
- Planification de trajets et évitement d'obstacles
- Optimisation de la latence dans les systèmes IA en temps réel
Intégration de l'IA avec ROS (Système d'Exploitation des Robots)
- Aperçu de ROS et son écosystème
- Exécution des modèles de perception basés sur l'IA dans ROS
- IA aux bordures pour les applications robotiques multi-robots et en essaim
Optimisation de l'IA pour les Systèmes Robotiques à Faible Consommation Énergétique
- Architectures efficaces des réseaux neuronaux pour la robotique
- Réduction de la consommation d'énergie dans les robots pilotés par l'IA
- Déploiement de l'IA sur des plateformes robotiques alimentées par batterie
Applications du Monde Réel et Tendances Futurs
- Drones autonomes et robots industriels
- Assistants robotiques pilotés par l'IA
- Avancées futures en IA aux bordures pour la robotique
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Une compréhension des IA et des modèles d'apprentissage automatique
- Expérience avec les systèmes embarqués ou la robotique
- Connaissance de base du calcul en temps réel
Public cible
- Ingénieurs en robotique
- Développeurs IA
- Spécialistes de l'automatisation
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Demande d'informations consulting
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Explorer les techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles IA Edge.
- Mettre en œuvre des stratégies à la pointe pour déployer des modèles IA sur des dispositifs edge.
- Utiliser des outils et frameworks spécialisés pour les applications avancées d'IA Edge.
- Optimiser la performance et l'efficacité des solutions d'IA Edge.
- Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans l'IA Edge.
- Aborder les considérations éthiques avancées et de sécurité pour le déploiement IA Edge.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
- Configurer et installer l'environnement de calcul en périphérie.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement edge.
- Implémenter des solutions pratiques d'IA sur les dispositifs en périphérie.
- Évaluer et améliorer la performance des modèles déployés en périphérie.
- Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA edge.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'IA Edge dans les systèmes autonomes.
- Développer et déployer des modèles IA pour un traitement en temps réel sur des dispositifs Edge.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA Edge dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
- Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'IA Edge.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du Edge AI.
- Configurer des environnements Edge AI.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles Edge AI.
- Déployer et gérer des applications Edge AI.
- Intégrer le Edge AI avec les systèmes et workflows existants.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre du Edge AI.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA au niveau du périphérique (Edge AI) dans les services financiers.
- Mettre en place des systèmes de détection de fraude à l'aide de l'IA au niveau du périphérique.
- Améliorer le service client grâce aux solutions pilotées par IA.
- Appliquer l'Edge AI pour la gestion des risques et la prise de décision.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans les environnements financiers.
Intelligence Artificielle aux Bordures pour la Santé
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À la fin 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 AI sur des appareils IoT pour des applications médicales.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les dispositifs portables et les outils diagnostiques.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients en utilisant l'Edge AI.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'intelligence artificielle en santé.
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À la fin 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 en utilisant l'Edge AI.
- Appliquer les techniques d'intelligence artificielle pour le contrôle de qualité dans les processus de fabrication.
- Optimiser les processus industriels à l'aide de l'Edge AI.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans les environnements industriels.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et son application dans IoT.
- Configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
- Développer et déployer des modèles IA sur les dispositifs Edge pour les applications IoT.
- Mettre en œuvre le traitement de données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
- Intégrer l'Edge AI avec divers protocoles et plateformes IoT.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en Edge AI pour IoT.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA de bord et du matériel NVIDIA Jetson.
- Optimiser les modèles d'IA pour leur déploiement sur des appareils de bord.
- Utiliser TensorRT pour accélérer l'inférence d'apprentissage profond.
- Déployer des modèles d'IA en utilisant JetPack SDK et ONNX Runtime.
AI aux Bordures pour les Villes Intelligentes
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux planificateurs urbains de niveau intermédiaire, ingénieurs civils et gestionnaires de projets de ville intelligente qui souhaitent tirer parti de l'IA au bord pour les initiatives de ville intelligente.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA au bord dans les infrastructures de ville intelligente.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA au bord pour la gestion du trafic et la surveillance.
- Optimiser les ressources urbaines à l'aide des technologies d'IA au bord.
- Intégrer l'IA au bord avec les systèmes de ville intelligente existants.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans la mise en œuvre des villes intelligentes.
Edge AI avec TensorFlow Lite
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs intermédiaires, scientifiques des données et praticiens de l'IA qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour les applications d'IA Edge.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA Edge.
- Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
- Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils Edge.
- Utiliser les outils et techniques pour la conversion et l'optimisation de modèles.
- Mettre en œuvre des applications d'IA Edge pratiques à l'aide de TensorFlow Lite.
Introduction à l'IA Edge
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs débutants et professionnels IT qui souhaitent comprendre les fondamentaux de l'IA aux bords du réseau (Edge AI) et ses applications de base.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts de base et l'architecture de l'Edge AI.
- Configurer des environnements Edge AI.
- Développer et déployer des applications Edge AI simples.
- Identifier et comprendre les cas d'utilisation et les avantages de l'Edge AI.
AI à faible consommation : Optimisation de l'IA au bord pour des dispositifs économes en énergie
21 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs AI de niveau avancé, aux développeurs embarqués et aux ingénieurs matériels qui souhaitent implémenter des modèles AI sur des dispositifs à faible consommation d'énergie tout en minimisant la consommation énergétique.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés à l'exécution de l'IA sur des dispositifs efficaces en termes d'énergie.
- Optimiser les réseaux neuronaux pour une inférence à faible consommation d'énergie.
- Utiliser des techniques de quantification, de taillage et de compression des modèles.
- Déployer des modèles AI sur du matériel edge avec une utilisation minimale d'énergie.
Optimisation des Modèles IA pour les Dispositifs de Borda
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur place) dirigée par un formateur s'adresse aux développeurs d'intelligence artificielle (IA) intermédiaires, ingénieurs en apprentissage automatique et architectes de systèmes qui souhaitent optimiser les modèles IA pour le déploiement sur des dispositifs edge.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis et les exigences du déploiement de modèles IA sur des appareils edge.
- Appliquer des techniques de compression de modèles pour réduire la taille et la complexité des modèles IA.
- Utiliser des méthodes de quantification pour améliorer l'efficacité du modèle sur le matériel edge.
- Mettre en œuvre le taillage (pruning) et d'autres techniques d’optimisation pour améliorer les performances du modèle.
- Déployer des modèles IA optimisés sur divers appareils edge.
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14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels de la cybersécurité, administrateurs systèmes et chercheurs en éthique de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent sécuriser et déployer de manière éthique les solutions Edge AI.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés à la sécurité et à la confidentialité dans l'Edge AI.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données aux bords.
- Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans le déploiement d'Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et s'assurer de la conformité avec les régulations.
- Effectuer des évaluations de sécurité et des audits pour les applications Edge AI.