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

Aperçu

You are going to learn how to Build on-Device AI Applications with AI. On-device AI applications represent a significant evolution in the way artificial intelligence is deployed and utilized, allowing for real-time data processing and decision-making directly on a user's device, without relying on cloud services.

This advancement leverages the increasing computational power of smartphones, tablets, and other edge devices, creating a powerful blend of speed, privacy, and functionality that benefits both users and developers.

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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Matières

Programming