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Plan du cours
Introduction à l'IA Faible Consommation Énergétique
- Aperçu de l'IA dans les systèmes embarqués
- Défis du déploiement de l'IA sur des dispositifs faible consommation
- Applications d'IA écoénergétiques
Techniques d'Optimisation de Modèles
- Quantification et son impact sur les performances
- Élagage et partage des poids
- Distillation de connaissances pour la simplification des modèles
Déploiement de Modèles d'IA sur du Matériel Faible Consommation
- Utilisation de TensorFlow Lite et ONNX Runtime pour l'IA aux limites du réseau
- Optimisation des modèles d'IA avec NVIDIA TensorRT
- Accélération matérielle avec Coral TPU et Jetson Nano
Réduction de la Consommation Énergétique dans les Applications d'IA
- Profilage énergétique et métriques d'efficacité
- Architectures informatiques faible consommation
- Échelonnement dynamique de la puissance et techniques d'inférence adaptative
Études de Cas et Applications du Monde Réel
- Dispositifs IoT alimentés par batterie avec IA
- IA faible consommation pour la santé et les wearables
- Applications de surveillance des villes intelligentes et de l'environnement
Meilleures Pratiques et Tendances Futuristes
- Optimisation de l'IA aux limites du réseau pour la durabilité
- Avancées dans les équipements d'IA écoénergétiques
- Développements futurs en recherche sur l'IA faible consommation
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Une compréhension des modèles d'apprentissage profond
- Expérience avec les systèmes embarqués ou le déploiement de l'IA
- Connaissance de base des techniques d'optimisation de modèle
Public cible
- Ingénieurs en IA
- Développeurs embarqués
- Ingénieurs en matériel
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Nous pouvons aborder des sujets avancés et travailler avec des exemples concrets.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
Traduction automatique