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Plan du cours

Introduction à l'IA en périphérie

  • Définition et concepts clés
  • Différences entre l'IA en périphérie et l'IA dans le cloud
  • Avantages et défis de l'IA en périphérie
  • Aperçu des applications de l'IA en périphérie

Architecture de l'IA en périphérie

  • Composants des systèmes d'IA en périphérie
  • Besoins en matériel et en logiciels
  • Flux de données dans les applications d'IA en périphérie
  • Intégration avec les systèmes existants

Mise en place de l'environnement d'IA en périphérie

  • Introduction aux plateformes d'IA en périphérie (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Installation des logiciels et bibliothèques nécessaires
  • Configuration de l'environnement de développement
  • Initialisation de la configuration d'IA en périphérie

Développement de modèles d'IA en périphérie

  • Aperçu des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
  • Entraînement des modèles pour un déploiement en périphérie
  • Techniques d'optimisation des modèles
  • Outils et frameworks pour le développement d'IA en périphérie

Déploiement d'applications d'IA en périphérie

  • Étapes pour déployer des modèles sur des appareils en périphérie
  • Surveillance et gestion des modèles déployés
  • Traitement des données en temps réel et inférence
  • Études de cas et exemples

Cas d'utilisation et applications

  • Applications sectorielles spécifiques de l'IA en périphérie
  • Études de cas dans la santé, l'automobile et les maisons intelligentes
  • Histoires de succès et leçons apprises
  • Tendances futures et opportunités dans l'IA en périphérie

Considérations éthiques et bonnes pratiques

  • Assurer la confidentialité et la sécurité dans l'IA en périphérie
  • Traiter les biais et l'équité
  • Conformité aux réglementations et normes
  • Bonnes pratiques pour un déploiement responsable de l'IA

Projets pratiques et exercices

  • Développement d'une application simple d'IA en périphérie
  • Projets et scénarios réels
  • Exercices collaboratifs en groupe
  • Présentations de projet et retours d'expérience

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
  • Une expérience avec les langages de programmation (Python est recommandé)
  • Une familiarité avec les concepts généraux de l'informatique

Audience cible

  • Développeurs
  • Professionnels de l'IT
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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