Le guide complet pour développer des applications d'IA sur l'appareil

Aperçu

Vous allez apprendre à créer des applications d'IA sur appareil avec l'IA. Les applications d'IA sur appareil représentent une évolution significative dans la manière dont l'intelligence artificielle est déployée et utilisée, permettant un traitement des données en temps réel et une prise de décision directement sur l'appareil de l'utilisateur, sans dépendre des services cloud.

Cette avancée tire parti de la puissance de calcul croissante des smartphones, des tablettes et d'autres appareils périphériques, créant un mélange puissant de rapidité, de confidentialité et de fonctionnalité qui bénéficie à la fois aux utilisateurs et aux développeurs.

Programme

• Introduction à l'IA sur appareil
Aperçu de l'IA et de l'apprentissage automatique
Importance de l'IA sur appareil
Avantages par rapport à l'IA basée sur le cloud
• Fondements de la technologie de l'IA sur appareil
Exigences matérielles et logicielles
Périphériques edge : smartphones, tablettes et appareils IoT
Contraintes de performance et de ressources
• Conception de modèles d'IA sur appareil
Sélection de modèles pour les applications sur appareil
Techniques pour optimiser la performance des modèles
Compression et quantification des modèles
• Outils de développement et cadres
Introduction à TensorFlow Lite
Vue d'ensemble de Core ML pour iOS
Notions de base de PyTorch Mobile
• Mise en œuvre de l'IA sur appareil
Configuration de l'environnement de développement
Construction et déploiement de modèles d'IA
Intégration de modèles d'IA avec des applications mobiles
• Traitement des données en temps réel et prise de décision
Gestion des données localement sur les appareils
Inférence et retour en temps réel
Considérations de confidentialité et de sécurité
• Applications pratiques et cas d'utilisation
Traitement d'images et de vidéos
Traitement du langage naturel sur appareil
Améliorations AR et VR avec l'IA
• Test et débogage des applications d'IA sur appareil
Tests unitaires et d'intégration
Profilage et surveillance des performances
Résolution de problèmes et bugs courants
• Tendances et développements futurs
Avancées en calcul edge
Potentiel de l'IA dans les technologies émergentes
L'évolution du paysage de l'IA mobile
• Conclusion du cours et travail de projet
Récapitulatif des concepts clés
Projet de synthèse : construire une application d'IA sur appareil
Ressources pour l'apprentissage continu

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Enseigné par

Kumari Ravva

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Sujets

Programmation