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 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction à l’IA de bout en bout et au TinyML

  • Vue d’ensemble de l’IA au niveau du bord (edge)
  • Avantages et défis de l’exécution de l’IA sur les appareils
  • Cas d’usage en robotique et en automatisation

Fondamentaux du TinyML

  • Apprentissage automatique pour systèmes à ressources limitées
  • Quantification, élagage et compression de modèles
  • Frameworks et plateformes matérielles pris en charge

Développement et conversion de modèles

  • Entraînement de modèles légers avec TensorFlow ou PyTorch
  • Conversion des modèles en TensorFlow Lite et PyTorch Mobile
  • Test et validation de la précision des modèles

Mise en œuvre de l’inférence locale

  • Déploiement des modèles d’IA sur cartes embarquées (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
  • Intégration de l’inférence avec la perception et le contrôle robotique
  • Exécution de prédictions en temps réel et suivi des performances

Optimisation pour les performances de bout en bout

  • Réduction de la latence et de la consommation d’énergie
  • Accélération matérielle à l’aide de NPU et GPU
  • Évaluation de référence (benchmarking) et profilage de l’inférence embarquée

Frameworks et outils d’IA de bout en bout

  • Travail avec TensorFlow Lite et Edge Impulse
  • Exploration des options de déploiement avec PyTorch Mobile
  • Débogage et réglage des flux de travail ML embarqués

Intégration pratique et études de cas

  • Conception de systèmes de perception IA de bout en bout pour robots
  • Intégration du TinyML avec les architectures robotiques basées sur ROS
  • Études de cas : navigation autonome, détection d’objets, maintenance prédictive

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des systèmes embarqués
  • Expérience en programmation Python ou C++
  • Connaissance des concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique

Public cible

  • Développeurs embarqués
  • Ingénieurs en robotique
  • Intégrateurs de systèmes travaillant sur des appareils intelligents

Nombre de participants


Prix par participant

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