Le cours complet pour développer des applications d'IA sur appareil

Aperçu

You will learn how to Build on-Device AI Applications in this course. On-device AI applications are rapidly transforming how artificial intelligence is deployed, offering powerful advantages in terms of performance, privacy, and energy efficiency.

Unlike cloud-based AI, which relies on sending data to external servers for processing, on-device AI performs computations locally on a user’s device, such as a smartphone, smartwatch, or IoT sensor. This shift in paradigm is reshaping industries by enabling faster decision-making, improving security, and reducing latency in real-time applications.

Programme

• Introduction à l'IA sur appareil
Aperçu des méthodes de déploiement de l'IA
Avantages de l'IA sur appareil par rapport à l'IA basée sur le cloud
Applications concrètes de l'IA sur appareil
• Fondements de l'IA sur appareil
Introduction aux concepts de machine learning et d'IA
Aperçu des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond
Architecture de base des systèmes d'IA sur appareil
• Matériel pour l'IA sur appareil
Types d'appareils (smartphones, objets connectés, capteurs IoT)
Principaux composants matériels (CPUs, GPUs, NPUs)
Considérations sur la puissance et l'énergie
• Logiciel pour l'IA sur appareil
Aperçu des systèmes d'exploitation et des plateformes
Introduction aux bibliothèques et cadres de machine learning
Outils pour l'optimisation et le déploiement des modèles
• Gestion et traitement des données
Collecte et prétraitement des données sur appareil
Gestion de la confidentialité et de la sécurité des données
Techniques de compression et de gestion des données
• Construction de modèles d'IA sur appareil
Sélection de modèles pour les applications sur appareil
Techniques d'entraînement et d'optimisation des modèles
Approches pour le déploiement et la mise à jour des modèles
• Études de cas et applications industrielles
Analyse approfondie des applications existantes de l'IA sur appareil
Histoires de réussite de diverses industries
Défis et solutions pour le déploiement de l'IA sur appareil
• Tendances futures et développements
Rôle de la 5G et de l'edge computing
Avancées matérielles et logicielles pour l'IA sur appareil
Cas d'utilisation émergents et opportunités
• Projet pratique
Conception et mise en œuvre d'une application d'IA simple sur appareil
Optimisation des modèles d'IA pour les appareils cibles
Test et déploiement de l'application
• Conclusion du cours
Révision des concepts et compétences clés
Discussion de l'impact industriel et des directions futures
Ressources pour poursuivre l'apprentissage et le développement

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Enseigné par

Kumari Ravva

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Matières

Programming