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 !

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…).

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.

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 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.

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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 ?

Pour connaitre les prochaines sessions de formation en Logiciel embarque et programmation cliquez ici.
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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.

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