Cette formation propose un tour d’horizon des principales techniques de Machine Learning / Deep Learning pour des applications en traitement d’image (classification d’images, détection d’objets, etc.)
Pour ce faire, la formation alternera présentations théoriques et travaux pratiques (C++, OpenCV) où les participants pourront mettre en pratique immédiatement les algorithmes abordés sur des exemples concrets. Une machine virtuelle sera fournie en début de formation avec l’environnement complet de développement.
Cette formation a pour but de faire une introduction théorique au protocole CAN et son multiplexage. Les points suivants seront détaillés : l’échange d’informations et la technique d’arbitrage ainsi que les contraintes de mise en œuvre sur la longueur des fils du bus et les connectiques associées. Le protocole J1939 sera expliqué ainsi que ses déclinaisons pour la navigation maritime utilisant le protocole NMEA2000 ou encore ISOBUS pour les machines agricoles.
Vous planifiez de mener un projet intégrant du traitement numérique du signal ? Vous vous interrogez sur les outils de simulation et l’utilisation des solutions technologiques disponibles ?
Cette formation répondra à vos besoins en répondant à ces questions pour deux types de familles de composants : STM32 et FPGAs.
Le Machine Learning est un ensemble de techniques donnant la capacité aux machines d’apprendre, contrairement à la programmation qui consiste en l’exécution de règles prédéterminées. Le Deep learning ou apprentissage profond est l’une des technologies principales du Machine Learning.
La formation vous propose de vous initier sur l’IA embarquée avec des exercices pratiques.
Cette formation vous présente le langage nécessaire au développement de FPGA. Vous pourrez acquérir des compétences générales dans la pratique du VHDL et développer votre premier projet VHDL sur des exemples simples en lien avec le filtrage et le traitement du signal. La formation alterne apports théoriques et applications pratiques sur cible Xilinx.
Le monde de l’Internet des Objets est confronté aux traitements des données mesurées. Cette formation est l’occasion de comprendre les règles de base du Machine Learning, de connaître les familles d’algorithmes et de répondre à la question : Que sont la data science, le Machine Learning, le Deep Learning, le big data et l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est de plus en plus intéressante pour les applications embarquées. Derrière le mot IA, se cachent des algorithmes et surtout des mathématiques parfois complexes et une mise au point technique délicate. Il est possible d’utiliser aujourd’hui des API qui cachent cette complexité au risque d’être surpris par le fonctionnement si l’on ne connaît pas certains modèles mathématiques. D’un point de vue technique, l’IA sur le cloud demande des ressources numériques importantes et l’IA embarquée une électronique au plus près du capteur pour simplifier les développements et faciliter le temps réel.
Dans cette formation nous allons découvrir l’IA, les modèles mathématiques associés, et dans ce contexte les problèmes liés aux systèmes embarqués.
Le monde de l’Internet des Objets est confronté aux traitements des données mesurées. Cette formation alternera théorie et exercices pour comprendre les règles de base du Deep Learning, connaître les familles d’algorithmes et de répondre à la question : Que sont la data science, le Machine Learning, le Deep Learning, le big data et l’intelligence artificielle ?
Vous menez un projet comportant de l’électronique embarquée ? Comment s’assurer de la fiabilité de votre code ? Parmi les approches disponibles, il existe des méthodes basées sur la testabilité du code. Ces méthodes seront présentées dans le détail lors de cette formation.
Certains projets de systèmes embarqués impliquent du traitement d’image. Les SoC FPGA sont adaptées à ce type de situations, ils embarquent sur une même puce un processeur et un FPGA. Les deux unités de calcul communiquent via un bus de communication accessible depuis l’espace utilisateur, ou plus simplement par un partage d’une zone de la RAM. Cette formation a pour but de présenter la méthodologie pour embarquer Linux sur le processeur pour les tâches de communication et développer en VHDL vos applicatifs dédiés au traitement d’image sans pénaliser le CPU.
Le but de cette formation est de transmettre aux participants une culture générale, présenter les fondamentaux, les enjeux technologiques, des exemples d’applications afin de se projeter sur les concepts de l’IA et la conduite du changement à mener auprès des Start-up.
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L’Intelligence Artificielle est annoncée comme une des technologies de la transformation numérique des entreprises, et en tout premier lieu, celle des TPE/PME et des ETI. Python est un langage de programmation interprété facile à utiliser et puissant pour justifier son utilisation dans l’IA grâce à ses nombreuses bibliothèques.
Cette formation vous initiera au langage informatique Python et la mise en œuvre de ses modules (numpy, spicy, matplotlib, mispy, etc.)
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Le but de cette formation est de transmettre aux participants une culture générale, présenter les fondamentaux, les enjeux technologiques, des exemples d’applications afin de se projeter sur les concepts de l’IA, de mesurer l’impact pour son entreprise et la conduite du changement qui sera associée, le tout dans une perspective de business (vision, santé, robotique, etc..). A l’issue de cette formation, chaque participant aura une vision claire du sujet et partira avec sa feuille de route.
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Le monde de l’Internet des Objets est confronté aux traitements des données mesurées. Cette formation alternera théorie et exercices pour comprendre les règles de base du Deep Learning, connaître les familles d’algorithmes et de répondre à la question : Que sont la data science, le Machine Learning, le Deep Learning, le big data et l’intelligence artificielle ?
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Le monde de l’Internet des Objets est confronté aux traitements des données mesurées. Cette formation est l’occasion de comprendre les règles de base du Machine Learning, de connaître les familles d’algorithmes et de répondre à la question : Que sont la data science, le Machine Learning, le Deep Learning, le big data et l’intelligence artificielle ?
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L’intelligence artificielle « l’IA » est annoncée comme une des technologies de la transformation numérique des entreprises, et en tout premier lieu, celle des TPE/PME et des ETI.
Pour les systèmes embarqués, on s’intéresse au « Edge computing » c’est le traitement des données au plus près des capteurs.
Cette formation permettra de mettre en œuvre quelques modèles d’IA pour tester des cas d’usage sur plateforme Nvidia Jetson Nano.
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