Retour à la catégorie

ARF-049
Intelligence artificielle - 2022 Nouveauté

IA embarquée

BUT :

L'objectif de cette formation est de présenter les cas d’usages de l’IA dans un système embarqué (drones, caméras, etc.) Il permet de fournir une méthodologie et les bons réflexes afin d’appréhender ce type de projet.

DUREE ET EMPLOI DU TEMPS :

Cette formation est proposée sur une demi-journée (4h) et sera composée d'une courte partie théorique (1h) puis d’une mise en situation par groupes (3h

ESPRIT GENERAL :

Cette formation sera constituée d’une partie théorique importante afin de permettre aux participants d’acquérir les connaissances de bases sur le sujet. Par la suite vous jouerez le rôle d’un data scientist qui devra réponde à un besoin client impliquant l’utilisation de l’IA dans un système embarqué.

PREREQUIS :

Cette formation s’adresse à un public ayant déjà des connaissances de bases en Deep Learning. Les principes d’apprentissage supervisé et non supervisé doivent être maitrisés. Vous devez être au courant des cas d’usages adressable en computer vision.

Niveau du stage : Spécialisation

Module impératif en amont :
« NLP & COMPUTER VISION » (ARF 045)
Module conseillé en amont :
« INITIER UNE DEMARCHE IA » (ARF 040)

ANIMATEUR(S) :

ANIMATEUR TITULAIRE :
Maxime Carrere
Data Scientist Confirmé,

  • Dr en Intelligence Artificielle, Ingénieur en science informatique
  • 5 ans d’expérience
  • Près de 350 heures de formation délivrées
  • Formation en Anglais ou Français

CO-ANIMATEUR :
Pierre Leroy
Data Scientist Junior,

  • Mastère en Data Science
  • 2 ans d’expérience
  • Près de 50 heures de formation délivrées
  • Formation en Français

SOMMAIRE :

  • Introduction aux systèmes embarqués
    • Aéronefs, satellites, voitures, drones, trains : autant de systèmes autonomes susceptibles de s’équiper d’intelligence artificielle pour optimiser leur fonctionnement, leur expérience utilisateur, leur consommation énergétique, etc.
      Embarquer de l’IA en système critique implique de nombreuses contraintes qui vont impacter le développement nominal de l’ensemble du projet. En tout premier lieu, la disponibilité des ressources matérielles, et énergétiques nécessaires à leur fonctionnement constituent un facteur critique pour l’usage de modèles de Machine Learning (et particulièrement de Deep Learning).
      Seront présentés dans ce module tous les éléments permettant d’appréhender un projet d’IA dans un système embarqué. Nous nous appuierons sur nos retours d’expériences sur le développement de modèles embarqués dans un drone (difficultés, solutions implémentées…).
  • TP simulation : Mise en situation
    • Pour ce cours IA plus avancé, nous vous proposerons un exercice de mise en situation afin de valider les compétences acquises. Ce module permettra de proposer une approche et une méthodologie concrètes et réalistes.
      Vous devrez par groupes répondre à un besoin client en imaginant une solution intégrant de l’IA embarquée, et en en assurant la soutenance.

DATE(S) :

à TOULOUSE : le 24 mai 2022

PRIX :

380 € HT (TVA 20 %)

voir conditions générales

Télécharger le pdf
Imprimer
Télécharger le bulletin d'inscription
Nous contacter

logo formation eurosae 300

EUROSAE vous accueille dans ses locaux dans des conditions sanitaires optimales.
Cependant, nous vous proposons également un large panel de formations à distance.