Formation Advanced Edge AI Techniques
[Ce cours se concentre sur l'exploration approfondie des techniques sophistiquées d'optimisation des modèles, des stratégies de déploiement et des applications spécialisées de l'Edge AI. Ce cours est conçu pour fournir aux praticiens expérimentés de l'IA, aux chercheurs et aux développeurs avancés des connaissances de pointe et des compétences pratiques pour repousser les limites de ce qui est possible avec l'Edge AI.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux praticiens, chercheurs et développeurs en IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées en matière d'Edge AI, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement en périphérie et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs d'activité.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Explorer les techniques avancées de développement et d'optimisation des modèles d'Edge AI.
- Mettre en œuvre des stratégies de pointe pour déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques.
- Utiliser des outils et des cadres spécialisés pour les applications avancées d'Edge AI.
- Optimiser les performances et l'efficacité des solutions Edge AI.
- Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans le domaine de l'Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et de sécurité avancées dans les déploiements Edge AI.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Concepts avancés de l'Edge AI
- Approfondissement de l'architecture de l'Edge AI
- Analyse comparative de l'Edge AI et de l'IA dans le nuage
- Dernières tendances et technologies émergentes dans l'Edge AI
- Cas d'utilisation et applications avancées
Techniques avancées d'optimisation des modèles
- Quantification et élagage pour les dispositifs périphériques
- Distillation des connaissances pour les modèles légers
- Apprentissage par transfert pour les applications d'IA périphérique
- Automatisation des processus d'optimisation des modèles
Stratégies de déploiement de pointe
- Conteneurisation et orchestration pour l'IA périphérique
- Déploiement de modèles d'IA à l'aide de plates-formes informatiques périphériques (par exemple, Edge TPU, Jetson Nano)
- Inférence en temps réel et solutions à faible latence
- Gestion des mises à jour et de l'évolutivité sur les appareils périphériques
Outils et cadres spécialisés
- Exploration d'outils avancés (par exemple, TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Utilisation d'outils d'optimisation spécifiques au matériel
- Intégration de modèles d'IA avec du matériel périphérique spécialisé
- Études de cas d'outils en action
Optimisation et surveillance des performances
- Techniques d'analyse comparative des performances sur les appareils périphériques
- Outils de surveillance et de débogage en temps réel
- Prise en compte de la latence, du débit et de l'efficacité énergétique
- Stratégies d'optimisation et de maintenance continues
Applications et Use Case innovantes
- Applications sectorielles de l'IA avancée en périphérie
- Villes intelligentes, véhicules autonomes, IoT industriel, soins de santé, etc.
- Études de cas de mises en œuvre réussies de l'Edge AI
- Tendances futures et orientations de la recherche dans le domaine de l'Edge AI
Considérations éthiques et sécuritaires avancées
- Garantir une sécurité solide dans les déploiements de l'Edge AI
- Aborder les questions éthiques complexes de l'IA en périphérie
- Mise en œuvre de techniques d'IA préservant la vie privée
- Conformité avec les réglementations avancées et les normes industrielles
Projets pratiques et exercices avancés
- Développement et optimisation d'une application Edge AI complexe
- Projets en situation réelle et scénarios avancés
- Exercices de groupe collaboratifs et défis d'innovation
- Présentations de projets et commentaires d'experts
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension approfondie des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Maîtrise des langages de programmation (Python recommandé)
- Expérience de l'informatique de périphérie et du déploiement de modèles d'IA sur des appareils de périphérie.
Audience
- Praticiens de l'IA
- Chercheurs
- Développeurs
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Advanced Edge AI Techniques - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur le Edge AI.
- Déployer des modèles d'IA optimisés pour les applications à faible latence dans les environnements 5G.
- Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel en utilisant la connectivité Edge AI et 5G.
- Optimiser les charges de travail d'IA pour une performance efficace sur les appareils périphériques.
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- Comprendre les principes de l'Edge AI et ses avantages.
- Mettre en place et configurer l'environnement informatique périphérique.
- Développer, former et optimiser des modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.
- Mettre en œuvre des solutions pratiques d'IA sur des appareils périphériques.
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- Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'Edge AI.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les systèmes autonomes.
- Développer et déployer des modèles d'IA pour le traitement en temps réel sur des appareils périphériques.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
- Concevoir et optimiser les systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonome.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
- Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
- Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
- Déployer et gérer les applications Edge AI.
- Intégrer l'Edge AI aux systèmes et flux de travail existants.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre de l'Edge AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Edge AI et ses applications en vision par ordinateur.
- Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des appareils périphériques pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
- Utiliser des frameworks comme TensorFlow Lite, OpenVINO, et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
- Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et l'inférence à faible latence.
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- Mettre en œuvre des systèmes de détection de la fraude à l'aide de l'Edge AI.
- Améliorer le service à la clientèle grâce à des solutions basées sur l'IA.
- Appliquer l'Edge AI pour la gestion des risques et la prise de décision.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les soins de santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des dispositifs de pointe pour des applications de soins de santé.
- Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA périphérique.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications de l'IA dans le domaine de la santé.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
- Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive à l'aide de l'Edge AI.
- Appliquer des techniques d'IA pour le contrôle de la 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 des environnements industriels.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et son application dans l'IoT.
- Mettre en place et configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour des applications IoT.
- Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
- Intégrer l'Edge AI à divers protocoles et plateformes IoT.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux ingénieurs en robotique qui souhaitent optimiser et déployer des modèles d'IA sur les plates-formes NVIDIA Jetson pour des applications de pointe.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA périphérique et du matériel NVIDIA Jetson.
- Optimiser les modèles d'IA pour les déployer sur des appareils périphériques.
- Utiliser TensorRT pour accélérer l'inférence de l'apprentissage profond.
- Déployer des modèles d'IA en utilisant JetPack SDK et ONNX Runtime.
Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux technologues de la vente au détail de niveau débutant à intermédiaire, aux développeurs d'IA et aux analystes commerciaux qui souhaitent appliquer les solutions Edge AI pour les systèmes de caisse intelligents, la gestion des stocks et l'engagement personnalisé des clients.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre comment Edge AI améliore les opérations de vente au détail et l'expérience client.
- Mettre en œuvre des systèmes de caisse intelligente et de paiement sans caissier alimentés par l'IA.
- Optimiser la gestion des stocks grâce au suivi et à l'analyse en temps réel.
- Utiliser la vision par ordinateur et l'IA pour des expériences personnalisées en magasin.
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux spécialistes de l'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre Edge AI pour des applications robotiques.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de Edge AI dans les systèmes autonomes.
- Déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques pour la robotique en temps réel.
- Optimiser les performances de l'IA pour une prise de décision à faible latence.
- Intégrer la vision artificielle et la fusion de capteurs pour l'autonomie robotique.
Edge AI for Smart Cities
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux urbanistes, ingénieurs civils et gestionnaires de projets de villes intelligentes de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour les initiatives de villes intelligentes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans les infrastructures des villes intelligentes.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI pour la gestion du trafic et la surveillance.
- Optimiser les ressources urbaines à l'aide des technologies Edge AI.
- Intégrer l'Edge AI aux systèmes de ville intelligente existants.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les déploiements de villes intelligentes.