Formation IA Edge pour la Distribution : Amélioration de l'Expérience Client et des Opérations
L'IA Edge transforme l'industrie de la retail en permettant une prise de décision en temps réel pour améliorer l'expérience client et l'efficacité opérationnelle.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux technologues du retail débutants et intermédiaires, développeurs IA et analystes d'affaires qui souhaitent appliquer des solutions d'IA Edge pour les systèmes de caisse intelligents, la gestion des stocks et l'engagement client personnalisé.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre comment l'IA Edge améliore les opérations du retail et l'expérience client.
- Mettre en œuvre des systèmes de caisse intelligents et des systèmes de paiement sans caissier alimentés par IA.
- Optimiser la gestion des stocks avec un suivi et des analyses en temps réel.
- Utiliser la vision par ordinateur et l'IA pour des expériences personnalisées en magasin.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Plan du cours
Introduction à l'IA Edge dans le secteur de la distribution
- Aperçu de l'IA Edge et son rôle dans la distribution
- Principaux avantages : faible latence, traitement en temps réel et efficacité
- Études de cas d'applications d'IA Edge dans le secteur de la distribution
Caisses Connectées et Systèmes de Paiement Automatisés
- Technologies de caisse sans guichetnière alimentées par l'IA
- Reconnaissance d'objets pour la facturation automatique
- Authentification des clients et prévention de la fraude
Gestion des Inventaires et Optimisation du Stock
- Vision par ordinateur pour le suivi des étagères et les réapprovisionnements
- Prévisions de la demande en temps réel avec l'IA
- Intégration RFID et IoT pour un suivi automatisé
Améliorer l'Engagement des Clients avec l'IA
- Recommandations personnalisées utilisant l'IA Edge
- Assistants virtuels alimentés par l'IA dans les magasins de détail
- Analyse des sentiments et suivi du comportement des clients
Déploiement et Gestion des Solutions d'IA Edge dans le Secteur de la Distribution
- Choix du matériel et logiciel appropriés pour l'IA Edge
- Considérations en matière de sécurité et de conformité pour l'IA dans la distribution
- Échelle des solutions d'IA sur plusieurs emplacements de magasin
Tendances Futurs et Innovations en IA Edge pour le Secteur de la Distribution
- Avancées dans les magasins autonomes alimentés par l'IA
- Intégration d'IA Edge avec la réalité augmentée (AR) pour des expériences de shopping
- Considérations éthiques et réglementaires dans le commerce alimenté par l'IA
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Familiarité avec les technologies de la vente au détail et l'automatisation
- L'expérience avec Python ou des cadres d'IA est bénéfique mais non obligatoire
Public cible
- Technologues du retail
- Développeurs IA
- Analystes d'affaires
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation IA Edge pour la Distribution : Amélioration de l'Expérience Client et des Opérations - Booking
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IA Edge pour la Distribution : Amélioration de l'Expérience Client et des Opérations - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Explorer les techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles IA Edge.
- Mettre en œuvre des stratégies à la pointe pour déployer des modèles IA sur des dispositifs edge.
- Utiliser des outils et frameworks spécialisés pour les applications avancées d'IA Edge.
- Optimiser la performance et l'efficacité des solutions d'IA Edge.
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- Configurer et installer l'environnement de calcul en périphérie.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement edge.
- Implémenter des solutions pratiques d'IA sur les dispositifs en périphérie.
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- Développer et déployer des modèles IA pour un traitement en temps réel sur des dispositifs Edge.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA Edge dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du Edge AI.
- Configurer des environnements Edge AI.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles Edge AI.
- Déployer et gérer des applications Edge AI.
- Intégrer le Edge AI avec les systèmes et workflows existants.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre du Edge AI.
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- Améliorer le service client grâce aux solutions pilotées par IA.
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14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur, à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs AI qui souhaitent exploiter l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
- Développer et déployer des modèles AI sur des appareils IoT pour des applications médicales.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les dispositifs portables et les outils diagnostiques.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients en utilisant l'Edge AI.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'intelligence artificielle en santé.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
- Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive en utilisant l'Edge AI.
- Appliquer les techniques d'intelligence artificielle pour le contrôle de 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 les environnements industriels.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et son application dans IoT.
- Configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
- Développer et déployer des modèles IA sur les dispositifs Edge pour les applications IoT.
- Mettre en œuvre le traitement de données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA de bord et du matériel NVIDIA Jetson.
- Optimiser les modèles d'IA pour leur déploiement sur des appareils de bord.
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- Déployer des modèles d'IA en utilisant JetPack SDK et ONNX Runtime.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA au bord dans les infrastructures de ville intelligente.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA au bord pour la gestion du trafic et la surveillance.
- Optimiser les ressources urbaines à l'aide des technologies d'IA au bord.
- Intégrer l'IA au bord avec les systèmes de ville intelligente existants.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans la mise en œuvre des villes intelligentes.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA Edge.
- Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
- Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils Edge.
- Utiliser les outils et techniques pour la conversion et l'optimisation de modèles.
- Mettre en œuvre des applications d'IA Edge pratiques à l'aide de TensorFlow Lite.
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14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs débutants et professionnels IT qui souhaitent comprendre les fondamentaux de l'IA aux bords du réseau (Edge AI) et ses applications de base.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts de base et l'architecture de l'Edge AI.
- 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.
AI à faible consommation : Optimisation de l'IA au bord pour des dispositifs économes en énergie
21 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs AI de niveau avancé, aux développeurs embarqués et aux ingénieurs matériels qui souhaitent implémenter des modèles AI sur des dispositifs à faible consommation d'énergie tout en minimisant la consommation énergétique.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés à l'exécution de l'IA sur des dispositifs efficaces en termes d'énergie.
- Optimiser les réseaux neuronaux pour une inférence à faible consommation d'énergie.
- Utiliser des techniques de quantification, de taillage et de compression des modèles.
- Déployer des modèles AI sur du matériel edge avec une utilisation minimale d'énergie.
Optimisation des Modèles IA pour les Dispositifs de Borda
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur place) dirigée par un formateur s'adresse aux développeurs d'intelligence artificielle (IA) intermédiaires, ingénieurs en apprentissage automatique et architectes de systèmes qui souhaitent optimiser les modèles IA pour le déploiement sur des dispositifs edge.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis et les exigences du déploiement de modèles IA sur des appareils edge.
- Appliquer des techniques de compression de modèles pour réduire la taille et la complexité des modèles IA.
- Utiliser des méthodes de quantification pour améliorer l'efficacité du modèle sur le matériel edge.
- Mettre en œuvre le taillage (pruning) et d'autres techniques d’optimisation pour améliorer les performances du modèle.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés à la sécurité et à la confidentialité dans l'Edge AI.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données aux bords.
- Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans le déploiement d'Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et s'assurer de la conformité avec les régulations.
- Effectuer des évaluations de sécurité et des audits pour les applications Edge AI.