Aperçu
Vous apprendrez à créer des applications d'IA sur périphérique avec JavaScript et à déployer des applications d'IA sur différents appareils !
Programme
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- 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
Enseigné par
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