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Plan du cours

Introduction à l'Edge AI et au TinyML

  • Vue d'ensemble de l'IA au bord du réseau
  • 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

Mise en œuvre de l'inférence sur l'appareil

  • Déploiement de modèles d'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 NPU et GPU
  • Benchmarking et profilage de l'inférence embarquée

Frameworks et outils Edge AI

  • Travail avec TensorFlow Lite et Edge Impulse
  • Exploration des options de déploiement de PyTorch Mobile
  • Débogage et ajustement des flux de travail de 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
  • Une expérience en programmation Python ou C++
  • Une familiarité avec les concepts de base du machine learning

Public cible

  • Développeurs embarqués
  • Ingénieurs robotique
  • Intégrateurs de systèmes travaillant sur des dispositifs intelligents
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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