Intelligence artificielle, Traitement de l’image, Traitement du signal


Formations


28
.mar
2023
2 jours
VILLEFONTAINE (38)

IA : Mise en œuvre du Deep Learning sur plateforme Jetson Nvidia

4
.avr
2023
2 jours
DÉMATÉRIALISÉE

Méthodologies pour fiabiliser son code embarqué et le rendre testable

18
.avr
2023
4 jours
sur 4 matinées - DÉMATÉRIALISÉE

Initiation au Machine learning

6
.juin
2023
1 jours
DÉMATÉRIALISÉE

Bus CAN, le protocole J1939 et ses déclinaisons dont ISOBUS pour les machines agricoles

6
.juin
2023
3 jours
Toulouse - Labège (31)

Machine Learning pour le traitement d’image

13
.juin
2023
4 jours
sur 4 matinées - DÉMATÉRIALISÉE

Initiation au Deep learning

20
.juin
2023
2 jours
DEMATERIALISEE

Initiation au langage Python


Actualités et projets aidés

  • Veille collaborative sur les thèmes « Cybersécurité-Cyberrésilience », « Intelligence Artificielle », « Traçabilité-Blockchain » - Bulletin N° 16

    Jeudi 1er janvier 1970

    Dans le cadre de la dynamique d’Intelligence Economique Territoriale, un groupe de travail régional « Veille collaborative » est en place.

    Il est composé des entités suivantes : CA Normandie, CAP’TRONIC, CCI Normandie, CMA Normandie/Pôle ATEN, NAE, NWX, Pôle TES, avec le soutien de l’Etat et de la Région Normandie.

    Ses membres ont défini une thématique prioritaire partagée de veille collaborative sur les thèmes : « Cybersécurité-Cyberrésilience », « Intelligence Artificielle » et « Traçabilité-Blockchain ».

    Les éléments de veille qui vous sont transmis ci-dessous portent sur (i) des cas d’usages (domaines d’applications), (ii) des événements, (iii) des solutions (produits/services), (iv) des technologies, (v) des acteurs.

    Il vous revient, si vous le souhaitez, de valoriser à votre convenance tout ou partie du résultat de ce travail collaboratif auprès des acteurs de votre choix (aussi bien vers les entreprises régionales, en interne de votre organisme, ou autre).

    Ce groupe de travail est par définition ouvert.

    Merci par avance de bien vouloir transmettre vos propositions ou remarques à l’adresse MissionSPIE@normandie.fr
    Bonne lecture !

  • IA embarquée : approche méthodologique, technologies, implémentation et cas d’usage

    Mardi 18 octobre 09:00-13:30 Gardanne – Campus Georges Charpak Provence – 880 route de Mimet – 13120 Gardanne

    L’Intelligence Artificielle Embarquée est une tendance de fond et représente une valeur ajoutée potentiellement considérable en termes d’applications et de services dans vos produits et vos process. La mise en œuvre des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) au plus près du capteur et de l’utilisateur au sein de systèmes embarqués devient accessible et permet de réduire la consommation énergétique et les délais de traitement, tout en réduisant les coûts et les risques liés à la transmission des données. L’IA embarquée constitue une source potentielle d’innovation dans de nombreux secteurs d’activité (mobilités, industrie, réseaux d’énergie, santé, défense, agriculture…).

  • IA : notions, implications et mise en oeuvre

    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.

  • Développez un système embarqué sur SoC FPGA

    Du 22 au 24 novembre DEMATERIALISEE

    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.

  • IA : Mise en œuvre du Deep Learning sur plateforme Jetson Nvidia

    Du 28 au 29 septembre Villefontaine (38)

    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.

  • Initiation au Deep learning

    Du 7 au 10 novembre DÉMATÉRIALISÉE

    Pour connaitre les prochaines sessions de formation sur l’Intelligence Artificielle, cliquez ici




    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 ?

  • Initiation au Machine learning

    Du 11 au 14 octobre DÉMATÉRIALISÉE

    Pour connaitre les prochaines sessions de formation sur l’Intelligence Artificielle, cliquez ici




    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 ?

  • Méthodologies pour fiabiliser son code embarqué et le rendre testable

    Du 16 au 17 novembre DÉMATÉRIALISÉE

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  • Le Langage VHDL

    Du 4 au 6 octobre ORLEANS (45)

    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.

  • Bus CAN, le protocole J1939 et ses déclinaisons

    Mardi 5 juillet DÉMATÉRIALISÉE

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Évenements

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