Implémentez vos algorithmes IA
sur des systèmes embarqués
Construisez des réseaux de neurones (MLP, CNN, transfer learning, ...) et apprenez à les implémenter sur de l'électronique embarquée pour réaliser des applications de reconnaissance faciale, reconnaissance des objets, ...
Premier jour 16 Novembre 2024
Généralités sur les applications de l'IA sur l'électrnonique embarquée
Installation de l'OS, Prise en main et configuration de la carte Raspberry pi
Exploration des GPIO de la carte : Entrées/sorties numériques, PWM, Communication i2c, SPI,...
Notions générales sur l'IA (machine et deep learning, SVM, ...)
Principe des réseaux de neurones (forward & back propagation, cost function, gradient descent, activation function, ...)
Construction et évaluation d'un premier réseau de neurones (MLP) sur Raspberry pi
Deuxième jour 17 Novembre 2024
Détection de visage et Reconnaissance faciale avec raspberry pi
Design et Apprentissage CNN
Mise en oeuvre d’un modèle d’apprentissage avec TensorFlow et implémentation sur Raspberry pi
Reconnaissance d’objets par un robot équipé d'une caméra
Implementation d'algorithmes de deep learning pour la prediction
Implémentation de modèles issus du transfer learning (VGG16, AlexNet, ResNet, ...)
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École d'hiver de la technologie
(21-24 Décembre 2022)
L' école d'hiver de l'embarqué et de l'Intelligence artificielle dans sa quatrième édition a permis au participants de découvrir les différentes plateformes émergentes de nos jours: Raspberry pi 4 et ESP32. Des ateliers diversifiés sur la commande à distance, domotique, robotique, computer vision, IoT, deep learning, machine learning, Natural Language Processing, Datamining, ...
Pourquoi TANIT
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Apprentissage par la pratique