Création de solutions d'IA en périphérie avec Azure IoT Edge, Custom Vision et Speech

L'intégration de l'intelligence artificielle aux appareils en périphérie permet de traiter les données localement, réduisant ainsi la latence et les coûts de bande passante. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux du déploiement de modèles personnalisés de reconnaissance d'images directement sur le matériel en périphérie. Vous apprendrez à entraîner un modèle personnalisé de vision par ordinateur, à l'exporter pour une exécution locale et à intégrer des capacités de synthèse vocale pour annoncer les objets identifiés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts clés de l'informatique en périphérie, des déploiements conteneurisés et des modèles d'IA localisés. - Entraîner un modèle personnalisé de classification d'images et l'exporter pour la compatibilité en périphérie. - Configurer les modules Azure IoT Edge pour exécuter votre modèle entraîné localement sur un appareil en périphérie. - Intégrer Azure Speech pour convertir les étiquettes d'images reconnues en sortie audio d'apparence naturelle. - S'entraîner à déployer, déboguer et tester votre solution en périphérie grâce à des guides écrits structurés. - Appliquer les meilleures pratiques de base en matière de sécurité et de surveillance pour protéger vos points de terminaison de modèles locaux. En commençant par les définitions fondamentales des architectures IoT Edge, le cours vous guide étape par étape dans la configuration de votre environnement, le déploiement de modèles conteneurisés et la liaison des services vocaux. Ce cours est conçu pour les développeurs débutants, les passionnés de cloud et les amateurs d'IoT. Aucune expérience préalable en matériel ou en apprentissage automatique avancé n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer votre première application intelligente de reconnaissance en périphérie.