Formation Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
Edge AI révolutionne la robotique en permettant la prise de décision en temps réel dans les systèmes autonomes.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire ou avancé, aux développeurs d'IA et aux spécialistes de l'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre Edge AI dans le cadre d'applications robotiques.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de Edge AI dans les systèmes autonomes.
- Déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques pour la robotique en temps réel.
- Optimiser les performances de l'IA pour une prise de décision à faible latence.
- Intégrer la vision artificielle et la fusion de capteurs pour l'autonomie robotique.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
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Plan du cours
Introduction à Edge AI dans Robotics
- Qu'est-ce que Edge AI ?
- Pourquoi Edge AI est essentiel pour la robotique
- Défis de l'IA en temps réel dans les systèmes autonomes
Déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques
- Inférence d'IA sur NVIDIA Jetson et d'autres matériels de périphérie
- Utilisation de TensorFlow Lite et d'ONNX pour le déploiement en périphérie
- Optimisation des modèles d'IA pour l'exécution en temps réel
Perception en temps réel pour les systèmes autonomes
- Vision par ordinateur pour la navigation robotique
- Fusion de capteurs : LiDAR, caméras et IMUs
- La fusion de capteurs : LiDAR, caméras, et IMUs Edge AI pour la détection et le suivi d'objets
Prise de décision et contrôle dans Robotics
- Apprentissage par renforcement pour les comportements autonomes
- Planification de trajectoire et évitement d'obstacles
- Optimisation de la latence dans les systèmes d'IA en temps réel
Intégration de l'IA dans ROS (système d'exploitation pour robots)
- Vue d'ensemble de ROS et de son écosystème
- Exécution de modèles de perception basés sur l'IA dans ROS
- Edge AI dans les applications de robotique multi-robots et en essaim
Optimisation de l'IA pour les systèmes robotiques à faible consommation d'énergie
- Architectures de réseaux neuronaux efficaces pour la robotique
- Réduire la consommation d'énergie des robots pilotés par l'IA
- Déploiement de l'IA sur des plateformes robotiques alimentées par batterie
Applications réelles et tendances futures
- Drones et robots industriels autonomes
- Assistants robotiques alimentés par l'IA
- Progrès futurs du Edge AI pour la robotique
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de l'IA et des modèles d'apprentissage automatique
- Expérience des systèmes embarqués ou de la robotique
- Connaissance de base de l'informatique en temps réel
Audience
- Ingénieurs Robotics
- Développeurs d'IA
- Spécialistes de l'automatisation
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems - Booking
Formation Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems - Enquiry
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur le Edge AI.
- Déployer des modèles d'IA optimisés pour les applications à faible latence dans les environnements 5G.
- Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel en utilisant la connectivité Edge AI et 5G.
- Optimiser les charges de travail d'IA pour une performance efficace sur les appareils périphériques.
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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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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les risques de sécurité et les vulnérabilités dans les déploiements Edge AI.
- Mettre en œuvre des techniques de cryptage et d'authentification pour la protection des données.
- Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de résister aux cybermenaces.
- Appliquer des stratégies de déploiement de modèles d'IA sécurisés dans des environnements périphériques.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle du Edge AI dans l'agriculture de précision.
- Mettre en œuvre des systèmes de surveillance des cultures et du bétail pilotés par l'IA.
- Développer des solutions automatisées d'irrigation et de détection environnementale.
- Optimiser l'efficacité agricole à l'aide d'analyses Edge AI en temps réel.
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14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour mettre au point des solutions innovantes en matière de systèmes autonomes.
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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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Edge AI et ses applications en vision par ordinateur.
- Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des appareils périphériques pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
- Utiliser des frameworks comme TensorFlow Lite, OpenVINO, et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
- Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et l'inférence à faible latence.
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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 services financiers.
- Mettre en œuvre des systèmes de détection de la fraude à l'aide de l'Edge AI.
- Améliorer le service à la clientèle grâce à des solutions basées sur l'IA.
- Appliquer l'Edge AI pour la gestion des risques et la prise de décision.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans des environnements financiers.
Edge AI for Healthcare
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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 France (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.
Edge AI for IoT Applications
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.
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.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux ingénieurs en robotique qui souhaitent optimiser et déployer des modèles d'IA sur les plates-formes NVIDIA Jetson pour des applications de pointe.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA périphérique et du matériel NVIDIA Jetson.
- Optimiser les modèles d'IA pour les déployer sur des appareils périphériques.
- Utiliser TensorRT pour accélérer l'inférence de l'apprentissage profond.
- Déployer des modèles d'IA en utilisant JetPack SDK et ONNX Runtime.
Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux technologues de la vente au détail de niveau débutant à intermédiaire, aux développeurs d'IA et aux analystes commerciaux qui souhaitent appliquer les solutions Edge AI pour les systèmes de caisse intelligents, la gestion des stocks et l'engagement personnalisé des clients.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre comment Edge AI améliore les opérations de vente au détail et l'expérience client.
- Mettre en œuvre des systèmes de caisse intelligente et de paiement sans caissier alimentés par l'IA.
- Optimiser la gestion des stocks grâce au suivi et à l'analyse en temps réel.
- Utiliser la vision par ordinateur et l'IA pour des expériences personnalisées en magasin.
Edge AI for Smart Cities
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) est destinée aux urbanistes, ingénieurs civils et gestionnaires de projets de villes intelligentes de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour les initiatives de villes intelligentes.
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.