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.

TinyML est la pratique du déploiement de modèles d'apprentissage automatique optimisés sur des dispositifs embarqués à ressources limitées.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels techniques de niveau avancé souhaitant concevoir, optimiser et déployer des pipelines TinyML complets.

À la fin de cette formation, les participants apprendront comment :

• Collecter, préparer et gérer des ensembles de données pour des applications TinyML.
• Former et optimiser des modèles pour des microcontrôleurs à faible consommation d'énergie.
• Convertir les modèles en formats légers adaptés aux dispositifs embarqués.
• Déployer, tester et surveiller des applications TinyML dans des environnements matériels réels.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférences dirigées par un instructeur et discussions techniques.
• Ateliers pratiques et expérimentation itérative.
• Déploiement pratique sur des plateformes basées sur des microcontrôleurs.

Options de personnalisation du cours

• Pour personnaliser la formation avec des chaînes d'outils spécifiques, des cartes matérielles ou des flux de travail internes, veuillez nous contacter pour organiser.

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, 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 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.

TinyML est la pratique de déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur du matériel à ressources très limitées.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau avancé souhaitant optimiser les modèles TinyML pour des déploiements à faible latence et efficaces en mémoire sur des appareils embarqués.

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

• Appliquer des techniques de quantification, d'élagage et de compression pour réduire la taille du modèle sans sacrifier la précision.
• Évaluer les modèles TinyML en termes de latence, de consommation mémoire et d'efficacité énergétique.
• Mettre en œuvre des pipelines d'inférence optimisés sur des microcontrôleurs et des appareils Edge.
• Évaluer les compromis entre performances, précision et contraintes matérielles.

Format de la formation

• Présentations dirigées par un formateur, soutenues par des démonstrations techniques.
• Exercices pratiques d'optimisation et de tests comparatifs de performance.
• Mise en œuvre pratique de pipelines TinyML dans un environnement de laboratoire contrôlé.

Options de personnalisation de la formation

• Pour une formation sur mesure alignée avec des plateformes matérielles spécifiques ou des processus internes, veuillez nous contacter pour personnaliser le programme.

TinyML est une approche consistant à déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des appareils à faible puissance et à ressources limitées, fonctionnant au bord du réseau.

Cette formation en ligne ou sur site, dirigée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent sécuriser les pipelines TinyML et mettre en œuvre des techniques de préservation de la confidentialité dans les applications d'IA au bord.

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

• Identifier les risques de sécurité propres à l'inférence TinyML sur appareil.
• Mettre en œuvre des mécanismes de préservation de la confidentialité pour les déploiements d'IA au bord.
• Durcir les modèles TinyML et les systèmes embarqués contre les menaces adversaires.
• Appliquer les meilleures pratiques pour la gestion sécurisée des données dans des environnements contraints.

Format de la formation

• Des présentations captivantes soutenues par des discussions dirigées par un expert.
• Des exercices pratiques mettant l'accent sur des scénarios de menace réels.
• Une mise en œuvre pratique utilisant les outils de sécurité embarquée et TinyML.

Options de personnalisation de la formation

• Les organisations peuvent demander une version sur mesure de cette formation pour s'aligner avec leurs besoins spécifiques en matière de sécurité et de conformité.

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.

TinyML est un cadre permettant de déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à faible consommation et des plateformes embarquées utilisés dans la robotique et les systèmes autonomes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent intégrer des capacités de perception et de prise de décision basées sur TinyML dans des robots autonomes, des drones et des systèmes de contrôle intelligents.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• Concevoir des modèles TinyML optimisés pour les applications robotiques.
• Mettre en œuvre des pipelines de perception sur dispositif pour l'autonomie en temps réel.
• Intégrer TinyML dans les frameworks de contrôle robotique existants.
• Déployer et tester des modèles d'IA légers sur des plateformes matérielles embarquées.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours techniques combinés à des discussions interactives.
• Ateliers pratiques axés sur les tâches robotiques embarquées.
• Exercices pratiques simulant des workflows autonomes du monde réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour les environnements robotiques spécifiques à une organisation, la personnalisation peut être organisée sur demande.

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.

TinyML est l'intégration de l'apprentissage automatique dans des appareils portables et médicaux à faible puissance et aux ressources limitées.

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre des solutions TinyML pour la surveillance et les applications diagnostiques en santé.

Après avoir suivi cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et déployer des modèles TinyML pour le traitement en temps réel des données de santé.
• Collecter, prétraiter et interpréter les données de capteurs biologiques pour des analyses alimentées par l'IA.
• Optimiser les modèles pour des appareils portables à faible puissance et à mémoire limitée.
• Évaluer la pertinence clinique, la fiabilité et la sécurité des résultats issus de TinyML.

Format du Cours

• Des conférences soutenues par des démonstrations en direct et une discussion interactive.
• Une pratique hands-on avec les données d'appareils portables et les cadres TinyML.
• Des exercices de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire guidé.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour une formation sur mesure qui s'aligne avec des appareils médicaux spécifiques ou des processus réglementaires, veuillez nous contacter pour personnaliser le programme.

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.

TinyML est une approche de l'apprentissage automatique optimisée pour les appareils petits et à ressources limitées.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux apprenants débutants à intermédiaires qui souhaitent construire des applications TinyML fonctionnelles en utilisant Raspberry Pi, Arduino et d'autres microcontrôleurs similaires.

À la fin de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :

• Collecter et préparer des données pour des projets TinyML.
• Former et optimiser de petits modèles d'apprentissage automatique pour les environnements de microcontrôleurs.
• Déployer des modèles TinyML sur Raspberry Pi, Arduino et des cartes connexes.
• Développer des prototypes d'IA embarquée de bout en bout.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Présentations dirigées par un instructeur et discussions guidées.
• Exercices pratiques et expérimentation manuelle.
• Travaux de projet en laboratoire sur du matériel réel.

Options d'adaptation du cours

• Pour une formation sur mesure adaptée à votre matériel spécifique ou à votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour organiser.

TinyML est un cadre permettant de déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des appareils à faible consommation et à ressources limitées dans le champ.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou en présentiel) est conçue pour les professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques TinyML à des solutions d'agriculture intelligente afin d'améliorer l'automatisation et l'intelligence environnementale.

À la fin de ce programme, les participants acquerront la capacité de :

• Construire et déployer des modèles TinyML pour des applications de capteurs agricoles.
• Intégrer l'IA en périphérie dans les écosystèmes IoT pour la surveillance automatisée des cultures.
• Utiliser des outils spécialisés pour entraîner et optimiser des modèles légers.
• Développer des flux de travail pour l'irrigation précise, la détection de ravageurs et l'analyse environnementale.

Format du Cours

• Présentations guidées et discussions techniques appliquées.
• Exercices pratiques utilisant des jeux de données réels et des appareils.
• Expérimentation pratique dans un environnement de laboratoire soutenu.

Options d'Personnalisation du Cours

• Pour une formation sur mesure alignée avec des systèmes agricoles spécifiques, veuillez nous contacter pour personnaliser le programme.