Formation AI à faible consommation : Optimisation de l'IA au bord pour des dispositifs économes en énergie
L'IA basse consommation se concentre sur l'optimisation des modèles IA pour qu'ils fonctionnent efficacement sur les appareils de bord à faible puissance et alimentés par batterie.
Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs AI avancés, développeurs embarqués et ingénieurs en matériel qui souhaitent mettre en œuvre des modèles IA sur des dispositifs à faible consommation tout en minimisant la consommation d'énergie.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés à l'exécution de l'IA sur des dispositifs économes en énergie.
- Optimiser les réseaux neuronaux pour une inférence basse consommation.
- Utiliser des techniques de quantification, de taille et de compression des modèles.
- Déployer des modèles IA sur le matériel d'edge avec une utilisation minimale d'énergie.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de personnalisation du cours
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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
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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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.
- Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans l'IA Edge.
- Aborder les considérations éthiques avancées et de sécurité pour le déploiement IA Edge.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
- 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.
- Évaluer et améliorer la performance des modèles déployés en périphérie.
- Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA edge.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'IA Edge dans les systèmes autonomes.
- 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.
- Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'IA Edge.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.
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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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- Comprendre le rôle de l'IA au niveau du périphérique (Edge AI) dans les services financiers.
- Mettre en place des systèmes de détection de fraude à l'aide de l'IA au niveau du périphérique.
- Améliorer le service client grâce aux solutions pilotées par IA.
- Appliquer l'Edge AI pour la gestion des risques et la prise de décision.
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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.
- Intégrer l'Edge AI avec divers protocoles et plateformes IoT.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en Edge AI pour 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.
- Utiliser TensorRT pour accélérer l'inférence d'apprentissage profond.
- 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 Edge dans les systèmes autonomes.
- Déployer des modèles IA sur des dispositifs Edge pour la robotique en temps réel.
- Optimiser les performances de l'IA pour une prise de décision à faible latence.
- Intégrer la vision par ordinateur et la fusion des capteurs pour l'autonomie robotique.
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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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14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs intermédiaires, scientifiques des données et praticiens de l'IA qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour les applications d'IA Edge.
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.
Optimisation des Modèles IA pour les Dispositifs de Borda
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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.
- Déployer des modèles IA optimisés sur divers appareils edge.
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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.