Optimisation des systèmes embarqués par l'intelligence artificielle en génie électrique — Financement OPCO possible | Mediateurimmobilier

Optimisation des systèmes embarqués par l'intelligence artificielle en génie électrique propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation professionnelle vise à fournir aux participants les connaissances et compétences nécessaires pour concevoir et déployer des solutions d'intelligence artificielle dans des systèmes embarqués industriels. Elle couvre les principes fondamentaux des architectures électroniques, les méthodes d'intégration de modèles d'IA légers, ainsi que les bonnes pratiques pour optimiser les performances tout en garantissant la fiabilité des systèmes. Destinée aux ingénieurs en électronique et automatisme, elle combine théorie et exercices pratiques basés sur des cas concrets rencontrés en industrie.

Objectifs

• Comprendre les principes des systèmes embarqués et leurs contraintes industrielles", "Identifier les opportunités d'intégration de l'IA dans les architectures électroniques", "Maîtriser les techniques de déploiement de modèles légers d'IA sur des microcontrôleurs", "Optimiser les performances des systèmes tout en maintenant un haut niveau de fiabilité", "Appliquer les bonnes pratiques de conception et de validation en contexte industriel"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux des systèmes embarqués et enjeux industriels", "content": "Architectures matérielles (microcontrôleurs, FPGA, SoC). Contraintes industrielles : consommation, temps réel, sécurité. Étude des cas d'usage en électronique industrielle.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Intelligence artificielle dans les systèmes embarqués : concepts clés", "content": "Différences entre IA classique et embarquée. Algorithmes adaptés : perceptrons multicouches, réseaux de neurones légers, TinyML. Limites matérielles et solutions.", "duration_hours": 2}, {"module": "Intégration pratique de l'IA : de la conception au déploiement", "content": "Processus de développement : choix des outils (TensorFlow Lite, CMSIS-NN), quantification des modèles, optimisation pour cible matérielle. Ateli

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).