Formation Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices
L'IA à faible consommation d'énergie se concentre sur l'optimisation des modèles d'IA pour qu'ils fonctionnent efficacement sur des appareils périphériques à ressources limitées et fonctionnant sur batterie.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé, aux développeurs intégrés et aux ingénieurs en matériel qui souhaitent mettre en œuvre des modèles d'IA sur des appareils à faible consommation d'énergie tout en minimisant la consommation d'énergie.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés à l'exécution de l'IA sur des appareils à faible consommation d'énergie.
- Optimiser les réseaux neuronaux pour l'inférence à faible consommation d'énergie.
- Utiliser des techniques de quantification, d'élagage et de compression de modèles.
- Déployer des modèles d'IA sur du matériel de pointe avec une consommation d'énergie minimale.
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 l'IA de faible puissance
- Aperçu de l'IA dans les systèmes embarqués
- Défis liés au déploiement de l'IA sur des appareils à faible consommation d'énergie
- Applications d'IA économes en énergie
Techniques d'optimisation des modèles
- Quantification et son impact sur les performances
- Élagage et partage des poids
- Distillation des connaissances pour la simplification des modèles
Déploiement de modèles d'IA sur du matériel de faible puissance
- Utilisation de TensorFlow Lite et du Runtime ONNX pour l'IA périphérique
- Optimisation des modèles d'IA avec NVIDIA TensorRT
- Accélération matérielle avec Coral TPU et Jetson Nano
Réduction de la consommation d'énergie dans les applications d'IA
- Profilage de la consommation d'énergie et mesures d'efficacité
- Architectures informatiques à faible consommation
- Techniques de mise à l'échelle dynamique de la puissance et d'inférence adaptative
Études de cas et applications réelles
- Dispositifs IoT alimentés par batterie et alimentés par l'IA
- IA à faible consommation pour les soins de santé et les dispositifs portables
- Applications de ville intelligente et de surveillance de l'environnement
Meilleures pratiques et tendances futures
- Optimisation de l'IA de pointe pour le développement durable
- Progrès en matière de matériel d'IA économe en énergie
- Développements futurs dans la recherche sur l'IA à faible consommation d'énergie
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des modèles d'apprentissage profond
- Expérience des systèmes embarqués ou du déploiement de l'IA
- Connaissance de base des techniques d'optimisation de modèles
Audience
- Ingénieurs en IA
- Développeurs de systèmes embarqués
- Ingénieurs en matériel
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- 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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- 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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- 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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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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- 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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- 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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- 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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- 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.
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.
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.