Formation Déploiement de l'IA sur les microcontrôleurs avec TinyML

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens avancés de l'IA, chercheurs et développeurs qui souhaitent maîtriser les dernières avancées dans l'IA Edge, optimiser leurs modèles IA pour le déploiement edge, et explorer des applications spécialisées à travers divers secteurs.

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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des dispositifs edge dans diverses applications.

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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux ingénieurs intermédiaires en robotique, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'IA Edge pour des solutions innovantes dans les systèmes autonomes.

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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux développeurs et professionnels IT de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension approfondie du Edge AI, des concepts à la mise en œuvre pratique, y compris la configuration et le déploiement.

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.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs AI qui souhaitent exploiter l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

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.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs AI qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans l'automatisation industrielle.

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.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs intermédiaires, architectes de systèmes et professionnels de l'industrie qui souhaitent utiliser Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux planificateurs urbains de niveau intermédiaire, ingénieurs civils et gestionnaires de projets de ville intelligente qui souhaitent tirer parti de l'IA au bord pour les initiatives de ville intelligente.

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.

Cette 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.

Cette 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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) dirigée par un formateur s'adresse aux développeurs d'intelligence artificielle (IA) intermédiaires, ingénieurs en apprentissage automatique et architectes de systèmes qui souhaitent optimiser les modèles IA pour le déploiement sur des dispositifs edge.

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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels de la cybersécurité, administrateurs systèmes et chercheurs en éthique de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent sécuriser et déployer de manière éthique les solutions Edge AI.

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.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs et scientifiques des données de niveau débutant qui souhaitent comprendre les fondamentaux du TinyML, explorer ses applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et son importance.
• Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des appareils de bord.
• Optimiser et affiner les modèles d'apprentissage automatique pour une consommation énergétique faible.
• Appliquer le TinyML à des applications réelles telles que la reconnaissance gestuelle, la détection d'anomalies et le traitement audio.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs embarqués de niveau intermédiaire, aux développeurs IoT et aux chercheurs en IA qui souhaitent mettre en œuvre des techniques TinyML pour les applications alimentées par l'IA sur des matériels économes en énergie.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et de l'IA aux bords du réseau (edge AI).
• Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs.
• Optimiser la déduction IA pour une faible consommation énergétique.
• Intégrer le TinyML avec les applications IoT du monde réel.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs IoT de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d'anomalies et les applications de capteurs intelligents.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses applications dans l'IoT.
• Mettre en place un environnement de développement TinyML pour les projets IoT.
• Développer et déployer des modèles de ML sur des microcontrôleurs de faible puissance.
• Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d'anomalies à l'aide de TinyML.
• Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de la puissance et de la mémoire.