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Plan du cours

Introduction à l'IA Edge et agentique

  • Aperçu de l'IA agentique et de l'informatique Edge
  • Considérations sur la latence, la confidentialité et la bande passante
  • Comparaison architecturale : agents cloud vs agents Edge

Conception d'architectures d'agents légères

  • Décomposition de la boucle d'agent pour les systèmes contraints
  • Conception asynchrone pour un calcul efficace
  • Équilibrage entre autonomie et connectivité

Configuration de l'environnement de développement

  • Installation des frameworks Python pour l'IA Edge
  • Configuration de TensorFlow Lite et PyTorch Mobile
  • Déploiement d'environnements de test sur Raspberry Pi ou appareils similaires

Mise en œuvre de l'inférence sur appareil

  • Conversion et quantification des modèles pour le déploiement Edge
  • Exécution de l'inférence avec TensorFlow Lite et ONNX Runtime
  • Intégration des résultats d'inférence dans les boucles de décision des agents

Intégration des agents avec le matériel et l'IoT

  • Connexion des capteurs, actionneurs et modules IoT
  • Pipelines de collecte et de traitement des données locales
  • Fonctionnement hors ligne et comportement déclenché par événements

Optimisation et surveillance

  • Réglage des performances pour une faible consommation d'énergie et une haute vitesse
  • Techniques de mise en cache Edge et de compression de modèles
  • Surveillance et débogage des agents Edge

Projet pratique : Déploiement d'un agent léger sur du matériel Edge

  • Conception d'un petit agent autonome pour une tâche IoT ou robotique
  • Mise en œuvre de l'inférence du modèle et de la logique locale
  • Tests et optimisation pour la latence et la fiabilité

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en programmation Python
  • Compréhension de base des flux de travail du machine learning
  • Connaissance des concepts de l'informatique embarquée ou Edge

Public cible

  • Développeurs embarqués intégrant l'IA dans des systèmes matériel
  • Ingénieurs IA Edge concevant des solutions d'inférence sur appareil
  • Équipes de robotique déployant de l'IA agentique pour un fonctionnement autonome
 21 Heures

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