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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction à l'Edge AI et au TinyML
- Aperçu de l'IA à la périphérie (edge)
- Avantages et défis de l'exécution de l'IA sur les appareils
- Cas d'usage en robotique et en automatisation
Fondamentaux du TinyML
- Machine learning pour les systèmes à ressources limitées
- Quantification, élagage et compression des modèles
- Frameworks et plateformes matérielles pris en charge
Développement et conversion de modèles
- Entraînement de modèles légers à l'aide de TensorFlow ou PyTorch
- Conversion des modèles vers TensorFlow Lite et PyTorch Mobile
- Test et validation de la précision des modèles
Implémentation de l'inférence embarquée
- Déploiement de modèles IA sur des cartes embarquées (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
- Intégration de l'inférence avec la perception et le contrôle robotique
- Exécution de prédictions en temps réel et surveillance des performances
Optimisation pour les performances Edge
- Réduction de la latence et de la consommation d'énergie
- Accélération matérielle à l'aide de NPUs et de GPU
- Benchmarking et profilage de l'inférence embarquée
Frameworks et outils Edge AI
- Utilisation de TensorFlow Lite et d'Edge Impulse
- Exploration des options de déploiement PyTorch Mobile
- Débogage et réglage des flux de travail ML embarqués
Intégration pratique et études de cas
- Conception de systèmes de perception Edge AI pour robots
- Intégration du TinyML avec les architectures robotiques basées sur ROS
- Études de cas : navigation autonome, détection d'objets, maintenance prédictive
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des systèmes embarqués
- De l'expérience en programmation Python ou C++
- Une familiarité avec les concepts fondamentaux du machine learning
Public cible
- Développeurs embarqués
- Ingénieurs en robotique
- Intégrateurs de systèmes travaillant sur des dispositifs intelligents
Nos clients témoignent (2)
Fourniture des matériels (machine virtuelle) pour passer directement aux exercices, et explication des fondamentaux de ROS2. Comprendre pourquoi les choses fonctionnent d'une manière particulière.
Arjan Bakema
Formation - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduction automatique
ses connaissances et son utilisation de l'IA pour la robotique dans le futur.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Formation - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traduction automatique