Formation Optimisation des modèles TinyML pour les performances et l'efficacité

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires des systèmes embarqués et développeurs IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs en utilisant TensorFlow Lite et Edge Impulse.

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

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et ses avantages pour les applications d'IA aux bords.
• Configurer un environnement de développement pour des projets TinyML.
• Former, optimiser et déployer des modèles IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
• Optimiser les modèles IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.

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 is a framework for deploying machine learning models on low-power, resource-constrained devices in the field.

This instructor-led, live training (online or onsite) is designed for intermediate-level professionals who wish to apply TinyML techniques to smart agriculture solutions that enhance automation and environmental intelligence.

Upon completing this program, participants will gain the ability to:

• Build and deploy TinyML models for agricultural sensing applications.
• Integrate edge AI into IoT ecosystems for automated crop monitoring.
• Use specialized tools to train and optimize lightweight models.
• Develop workflows for precision irrigation, pest detection, and environmental analytics.

Format of the Course

• Guided presentations and applied technical discussion.
• Hands-on practice using real-world datasets and devices.
• Practical experimentation in a supported lab environment.

Course Customization Options

• For tailored training aligned with specific agricultural systems, please contact us to customize the program.