Déployer efficacement une IA embarquée sur microcontrôleurs et FPGA

Le marché de l’IA embarquée connaît une croissance exponentielle, portée par les besoins en intelligence décentralisée dans les secteurs comme l’automobile, le médicale, l’IoT, ….

Cependant, les industriels se heurtent à des défis techniques majeurs : comment déployer efficacement des modèles d’IA sur des architectures matérielles variées – CPU, GPU, FPGA – tout en dépassant les contraintes  techniques (latence, puissance, consommation énergétique) et de développement (coût, temps) ?

Aussi, dans un triptyque : librairie, matériel & application embarquée, cette formation vous offre la possibilité de différenciez vos produits avec des applications IA plus rapides, moins énergivores et moins coûteuses

Vous y apprendrez à préparer et optimiser vos modèles de machine learning, deep learning, puis à générer automatiquement du code pour un déploiement rapide et fiable sur vos cibles matérielles.

Lors de cette formation, vous bénéficierez d’une approche pratique avec des cartes de développement STM32 pour appréhender les obstacles et les étapes concrètes du déploiement de l’IA embarquée.

Objectifs :

• Comprendre et préparer des modèles d’IA
• Savoir générer automatiquement du code pour déployer des applications d’IA embarquées sur des CPU, des GPU, des FPGA, etc.

Public concerné : Tout ingénieur ou technicien en systèmes électroniques embarqués

Prérequis :

• Notion de technologie numérique
• Notions d’algèbre booléenne
• Quelques notions de programmation sont souhaitables (quel que soit le langage)

Méthodes pédagogiques mobilisées :

• Le formateur s’appuie sur une matrice actualisée et facilite les échanges pour orienter les pistes de réflexion des participants sur leurs problématiques.
• Des démonstrations pratiques sur machines virtuelles et matériel PLC faites par le formateur ainsi que des exercices pratiques réalisées par les participants
• Il illustre ses propos par de nombreux exemples, des cas vécus des mises en situation, pour faciliter la compréhension et l’apprentissage.
• Lors de cette formation, vous disposerez de 2 cartes de développement (STM32) pour réaliser les cas concrets.

Jour 1

Introduction

• Introduction aux réseau neuronaux et à Edge AI.

Les outils

• Frameworks d’IA embarqués : TensorFlow Lite for Microcontrollers, Edge Impulse, TinyML ou PyTorch Mobile …
• Environnements de développement : NanoEdge AI, STM32Cube.AI, Nvidia JetPack, OpenVINO ou ONNX …
• Outils de prototypage et de simulation : MATLAB, Simulink ou LabVIEW

Jour 2

Déployer sur µC avec Nano Edge AI

Générez du code C portable et optimisé à partir de modèles de Machine Learning Avec NanoEdge AI

• Mise en place du scénario d’apprentissage (ML).
• Choix de la gestion du Machine Learning.
• Génération de la libraire ML
• Génération et déploiement du code C sur µC (Carte Nucléo ou STM32)
• Exercice pratique : Reconnaissance de forme

Déployer Sur µC avec STM32cube AI

Générez du code C portable et optimisé à partir de modèles de Deep Learning Avec STM32Cube AI

• Utilisation d’un modèle Keras
• Génération des librairie AI pour µC
• Génération et déploiement du code C sur µC (STM32)
• Exercice pratique : Motion capture

Jour 3

Déployer sur des FPGA et des SoC

Prototypez et implémentez des réseaux de Deep Learning sur des FPGA et des SoC  à l’aide des outils Matlab

• Développer et déployer un réseau de neurones pour les MCU
• Prototypage d’un réseau de Deep Learning sur FPG
• Générer du code C générique pour les réseaux de Deep Learning (option)
• Exemple d’application : Génération de code pour classifier un ECG

Tarif (2025) : 2 840 euros HT

• Les frais d’inscription comprennent les déjeuners, les pauses, la documentation et 2 cartes de développement, remises à chaque participant (ateliers)
• Une remise est accordée dès la 2ème inscription pour la même société (nous consulter).

Conditions d’inscription : Le dossier complet, y compris le bulletin d’inscription, est disponible sur simple demande (sans engagement) :

• sur la page de téléchargement du dossier en cochant la formation souhaitée
• par tél au 04 91 95 55 70
• par mail à formation@framatech.fr

Un dossier de participant, contenant les informations pratiques, le plan d’accès, les possibilités d’hébergement, vous sera transmis dès réception de la convention de formation retournée signée.

Toutes nos formations sont éligibles au titre de la formation professionnelle.

• Renseignez-vous auprès de votre OPCO (Opérateur de compétences)

Organisme de formation agréé n° 93 131336313

Certifié QUALIOPI

Nouvelle formation chez FRAMATECH, soyez le(s) premier(s) à témoigner !