Formation Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetson est une plateforme puissante pour déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques, permettant un traitement en temps réel avec une grande efficacité.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse 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 plateformes NVIDIA Jetson pour les applications de périphérie.
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.
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
Introduction à Edge AI et NVIDIA Jetson
- Vue d'ensemble des applications d'intelligence artificielle
- Introduction au matériel NVIDIA Jetson
- Composants du SDK JetPack et environnement de développement
Configuration de l'environnement de développement
- Installation de JetPack SDK et configuration de la carte Jetson
- Comprendre TensorRT et l'optimisation des modèles
- Configuration de l'environnement d'exécution
Optimisation des modèles d'IA pour le déploiement en périphérie
- Quantification des modèles et techniques d'élagage
- Utilisation de TensorRT pour l'accélération des modèles
- Conversion des modèles au format ONNX
Déploiement de modèles d'IA sur des appareils Jetson
- Exécution de l'inférence avec TensorRT
- Intégration des modèles d'IA aux applications en temps réel
- Optimisation des performances et réduction de la latence
Computer Vision et Deep Learning sur Jetson
- Déployer des modèles de classification d'images et de détection d'objets
- Utiliser l'IA pour l'analyse vidéo en temps réel
- Mise en œuvre d'applications robotiques alimentées par l'IA
Edge AI Sécurité et optimisation des performances
- Sécurisation des modèles d'IA sur les appareils périphériques
- Efficacité énergétique et gestion thermique
- Mise à l'échelle des applications d'IA sur les plateformes Jetson
Mise en œuvre de projets et Use Cases réels
- Construire une solution IoT alimentée par l'IA
- Déployer l'IA dans les systèmes autonomes
- Études de cas sur l'IA dans les appareils périphériques
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience de la formation et de l'inférence de modèles d'IA
- Connaissance de base des systèmes embarqués
- Familiarité avec la programmation Python.
Audience
- Développeurs d'IA
- Ingénieurs embarqués
- Ingénieurs Robotics
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson - 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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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.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- 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.
- Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
- Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'Edge AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les risques de sécurité et les vulnérabilités dans les déploiements Edge AI.
- Mettre en œuvre des techniques de cryptage et d'authentification pour la protection des données.
- Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de résister aux cybermenaces.
- Appliquer des stratégies de déploiement de modèles d'IA sécurisés dans des environnements périphériques.
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- Comprendre le rôle du Edge AI dans l'agriculture de précision.
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- Développer des solutions automatisées d'irrigation et de détection environnementale.
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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.
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- 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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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans les services financiers.
- 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.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans des environnements financiers.
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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.
Edge AI in Industrial Automation
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs d'IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans le domaine de l'automatisation industrielle.
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.
Edge AI for IoT Applications
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.
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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.