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A propos de la formation Edge AI pour dispositifs mobiles et IoT

La formation Edge AI pour dispositifs mobiles et IoT permet aux participants de comprendre et maîtriser l’Intelligence Artificielle embarquée sur des appareils connectés. Les participants apprendront à déployer des modèles IA directement sur des dispositifs IoT ou mobiles, pour des applications en temps réel, avec faible latence et consommation optimisée de ressources.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation Edge AI pour dispositifs mobiles et IoT
  • Comprendre les concepts fondamentaux de l’Edge AI et ses différences avec le cloud computing
  • Déployer des modèles IA sur des dispositifs IoT et mobiles
  • Optimiser les performances et la consommation énergétique des modèles embarqués
  • Développer des solutions IA en temps réel pour la collecte et l’analyse de données
  • Explorer des cas pratiques dans différents secteurs : santé-industrie-smart cities-domotique mobilité.

Qui devrait suivre cette formation Edge AI pour dispositifs mobiles et IoT ?

Public visé par la formation Edge AI pour dispositifs mobiles et IoT

Développeurs et ingénieurs IA travaillant sur IoT et dispositifs mobiles. Data scientists souhaitant embarquer leurs modèles sur des systèmes embarqués. Managers techniques et chefs de projet impliqués dans des projets Edge AI.

Prérequis de la formation Edge AI pour dispositifs mobiles et IoT

Connaissances en Python et Machine Learning. Notions de base en IoT, capteurs et microcontrôleurs. Compréhension des architectures distribuées et contraintes matérielles.

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Déroulé de la formation Edge AI pour dispositifs mobiles et IoT


Module 1 : Introduction à l’Edge AI

Concepts et architecture de l’Edge AI.

Différences entre Edge AI et Cloud AI.

Cas d’usage et applications industrielles et commerciales.

Module 2 : Déploiement de modèles sur dispositifs embarqués

Optimisation de modèles ML et Deep Learning pour l’Edge.

Frameworks : TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, OpenVINO.

Conversion et quantification de modèles pour dispositifs limités.

Module 3 : IoT et capteurs

Connexion et collecte de données depuis capteurs IoT.

Prétraitement et analyse des données embarquées.

Intégration des modèles IA aux dispositifs IoT.

Module 4 : Applications temps réel

Détection d’anomalies et maintenance prédictive.

Reconnaissance d’images et vidéos embarquées.

Alertes et automatisation locale sans dépendance au cloud.

Module 5 : Atelier pratique

Déploiement d’un modèle IA sur un microcontrôleur ou smartphone.

Collecte et traitement de données en temps réel.

Présentation finale et bonnes pratiques pour l’Edge AI.

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