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Plan du cours
Introduction à l'Edge AI et à l'IoT
- Définition et concepts clés de l'Edge AI
- Vue d'ensemble des systèmes et architectures de l'IdO
- Avantages et défis de l'intégration de l'Edge AI à l'IdO
- Applications et cas d'utilisation dans le monde réel
Architecture Edge AI pour l'IdO
- Composants des systèmes Edge AI pour l'IdO
- Exigences matérielles et logicielles
- Flux de données dans les applications Edge AI pour l'IdO
- Intégration aux systèmes IdO existants
Configuration de l'environnement Edge AI et IoT
- Introduction aux plateformes IoT populaires (par exemple, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
- Installation des logiciels et bibliothèques nécessaires
- Configuration de l'environnement de développement
- Initialisation de l'installation Edge AI et IoT
Développement de modèles d'IA pour les appareils IoT
- Vue d'ensemble des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour l'Edge et l'IoT
- Entraînement et optimisation des modèles pour le déploiement de l'IoT
- Outils et cadres pour le développement de l'Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
- Techniques de compression et d'optimisation des modèles
Data Management et prétraitement dans l'IdO
- Techniques de collecte de données pour les environnements IoT
- Prétraitement et augmentation des données pour les appareils périphériques
- Gestion des pipelines de données sur les appareils IoT
- Garantir la confidentialité et la sécurité des données dans les environnements IoT
Déploiement de modèles d'IA Edge sur des appareils IoT
- Étapes du déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques de l'IdO
- Techniques de surveillance et de gestion des modèles déployés
- Traitement des données en temps réel et inférence sur les appareils IoT
- Études de cas et exemples pratiques de déploiement
Intégration de l'IA Edge aux protocoles et plateformes IoT
- Vue d'ensemble des protocoles de communication IoT (MQTT, CoAP, HTTP, etc.)
- Connexion des solutions Edge AI aux capteurs et actionneurs IoT
- Construire des solutions Edge AI et IoT de bout en bout
- Exemples pratiques et cas d'utilisation
Use Cases et applications
- Applications sectorielles de l'Edge AI dans l'IdO
- Études de cas approfondies sur les maisons intelligentes, l'IdO industriel, les soins de santé, etc.
- Exemples de réussite et enseignements tirés de l'expérience
- Tendances et opportunités futures de l'Edge AI pour l'IoT
Considérations éthiques et meilleures pratiques
- Garantir la confidentialité et la sécurité dans les déploiements Edge AI et IoT
- Prise en compte des préjugés et de l'équité dans les modèles d'IA
- Conformité avec les réglementations et les normes
- Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA dans l'IdO
Projets et exercices pratiques
- Développement d'une application Edge AI complexe pour l'IoT
- Projets et scénarios en situation réelle
- Exercices de groupe en collaboration
- Présentations de projets et retour d'information
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience des langages de programmation (Python recommandé)
- Familiarité avec les concepts et les technologies de l'IdO
Audience
- Développeurs IoT
- Architectes système
- Professionnels de l'industrie
14 Heures