Formation Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
TinyML permet aux modèles d'intelligence artificielle de fonctionner efficacement sur les microcontrôleurs et les appareils périphériques avec une faible consommation d'énergie.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en systèmes embarqués de niveau intermédiaire et aux développeurs d'IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à l'aide de TensorFlow Lite et d'Edge Impulse.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et ses avantages pour les applications d'intelligence artificielle.
- Mettre en place un environnement de développement pour les projets TinyML.
- Former, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs de faible puissance.
- Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML dans le monde réel.
- Optimiser les modèles d'IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à TinyML et Edge AI
- Qu'est-ce que TinyML ?
- Avantages et défis de l'IA sur les microcontrôleurs
- Aperçu des outils TinyML : TensorFlow Lite et Edge Impulse
- Cas d'utilisation de TinyML dans l'IoT et les applications du monde réel
Configuration de l'environnement de développement TinyML
- Installation et configuration de l'IDE Arduino
- Introduction à TensorFlow Lite pour les microcontrôleurs
- Utilisation de Edge Impulse Studio pour le développement TinyML.
- Connecter et tester des microcontrôleurs pour des applications d'intelligence artificielle
Construire et former des modèles Machine Learning
- Comprendre le flux de travail TinyML
- Collecte et prétraitement des données de capteurs
- Entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour l'IA embarquée
- Optimiser les modèles pour un traitement en temps réel et à faible consommation d'énergie
Déployer des modèles d'IA sur des Microcontroller
- Conversion des modèles d'IA au format TensorFlow Lite
- Flashage et exécution des modèles sur des microcontrôleurs
- Valider et déboguer les implémentations de TinyML.
Optimiser TinyML pour la performance et l'efficacité
- Techniques de quantification et de compression des modèles
- Stratégies de gestion de l'énergie pour l'IA périphérique
- Contraintes de mémoire et de calcul dans l'IA embarquée
Applications pratiques de TinyML
- Reconnaissance de gestes à l'aide de données d'accéléromètre
- Classification audio et repérage de mots-clés
- Détection d'anomalies pour la maintenance prédictive
Sécurité et tendances futures dans le domaine de l'IA TinyML
- Garantir la confidentialité et la sécurité des données dans les applications TinyML.
- Défis de l'apprentissage fédéré sur les microcontrôleurs
- Recherches et avancées émergentes dans le domaine des TinyML
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience de la programmation de systèmes embarqués
- Familiarité avec la programmation Python ou C/C++.
- Connaissance de base des concepts d'apprentissage automatique
- Compréhension du matériel et des périphériques des microcontrôleurs
Audience
- Ingénieurs en systèmes embarqués
- Développeurs d'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur place) s'adresse aux praticiens, chercheurs et développeurs en IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées en matière d'Edge AI, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement en périphérie, et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs d'activité.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Explorer les techniques avancées de développement et d'optimisation des modèles d'Edge AI.
- Mettre en œuvre des stratégies de pointe pour déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques.
- Utiliser des outils et des cadres spécialisés pour les applications avancées d'Edge AI.
- Optimiser les performances et l'efficacité des solutions Edge AI.
- Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans le domaine de l'Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et de sécurité avancées dans les déploiements Edge AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes de l'Edge AI et ses avantages.
- Mettre en place et configurer l'environnement informatique périphérique.
- Développer, former et optimiser des modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.
- Mettre en œuvre des solutions pratiques d'IA sur des appareils périphériques.
- Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
- Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'Edge AI.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure 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 périphériques.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
- Concevoir et optimiser les systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonome.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
- Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
- Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
- Déployer et gérer les applications Edge AI.
- Intégrer l'Edge AI aux systèmes et flux de travail existants.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre de l'Edge AI.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les soins de santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des dispositifs de pointe pour des applications de soins de santé.
- Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA périphérique.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications de l'IA dans le domaine de la santé.
Edge AI in Industrial Automation
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (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 le domaine de l'automatisation industrielle.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
- Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive à l'aide de l'Edge AI.
- Appliquer des techniques d'IA pour le contrôle de la 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 des environnements industriels.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux 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 Edge pour des 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 à divers protocoles et plateformes IoT.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans les infrastructures des villes intelligentes.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI pour la gestion du trafic et la surveillance.
- Optimiser les ressources urbaines à l'aide des technologies Edge AI.
- Intégrer l'Edge AI aux systèmes de ville intelligente existants.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les déploiements de villes intelligentes.
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- Comprendre les principes fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'Edge AI.
- Développer et optimiser des modèles d'IA à l'aide de TensorFlow Lite.
- Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils périphériques.
- Utiliser des outils et des techniques pour la conversion et l'optimisation des modèles.
- Mettre en œuvre des applications pratiques d'Edge AI à l'aide de TensorFlow Lite.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et ses applications d'introduction.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts de base et l'architecture de Edge AI.
- Mettre en place et 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.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux architectes de système qui souhaitent optimiser les modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les défis et les exigences liés au déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques.
- Appliquer des techniques de compression de modèles pour réduire la taille et la complexité des modèles d'IA.
- Utiliser des méthodes de quantification pour améliorer l'efficacité des modèles sur le matériel périphérique.
- Mettre en œuvre des techniques d'élagage et d'autres techniques d'optimisation pour améliorer les performances des modèles.
- Déployer des modèles d'IA optimisés sur divers appareils périphériques.
Security and Privacy in Edge AI
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la cybersécurité de niveau intermédiaire, aux administrateurs de systèmes et aux chercheurs en éthique de l'IA qui souhaitent sécuriser et déployer de manière éthique les solutions d'IA Edge.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les défis en matière de sécurité et de protection de la vie privée dans l'Edge AI.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données de l'Edge AI.
- Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans les déploiements Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et assurer la conformité avec les réglementations.
- Effectuer des évaluations et des audits de sécurité pour les applications Edge AI.
Introduction to TinyML
14 HeuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs débutants et aux data scientists qui souhaitent comprendre les fondamentaux du TinyML, explorer ses applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et son importance.
- Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des périphériques.
- Optimiser et affiner les modèles d'apprentissage automatique pour une faible consommation d'énergie.
- Appliquer TinyML à des applications réelles telles que la reconnaissance gestuelle, la détection d'anomalies et le traitement audio.
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices
21 HeuresThis instructor-led, live training in Belgique (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
- Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
- Optimize AI inference for low-power consumption.
- Integrate TinyML with real-world IoT applications.
TinyML for IoT Applications
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs IoT de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d'anomalies et les applications de capteurs intelligents.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses applications dans l'IoT.
- Mettre en place un environnement de développement TinyML pour les projets IoT.
- Développer et déployer des modèles de ML sur des microcontrôleurs de faible puissance.
- Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d'anomalies à l'aide de TinyML.
- Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de la puissance et de la mémoire.