IA embarquée
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.
Ce stage dure une demi-journée (4 heures).
Il sera composé d'une courte partie théorique (1 heure) puis d’une mise en situation par groupes (3 heures).
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.
Niveau du stage : Spécialisation
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.
Module impératif en amont :
« NLP & COMPUTER VISION » (ARF 045)
Module conseillé en amont :
« INITIER UNE DEMARCHE IA » (ARF 040)
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
- 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…).
- 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.
- 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.
- 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.
à TOULOUSE : nous consulter (ancienne date : 23 Mai 2023)
410 € HT (TVA 20 %) voir conditions générales