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• qu’est-ce que l’edge AI ?
  L’IA, intégrée à l’appareil
• découvrez Edge Impulse Studio
  Concevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie
• détection de mots-clés avec Edge Impulse
  Collecter, entraîner et déployer
• contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53
• Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning
• cours accéléré : démarrez avec Edge Impulse
  Apprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense
• un nouveau chapitre pour Arduino
  D’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing
• premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge
• détection de défauts sur circuits imprimés
  Vision par ordinateur avec Raspberry Pi
• adapter l’IA aux appareils les plus compacts
• optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie
• grille-pain intelligent
  L’IA qui reconnaît le toast parfait
• Thundercomm Rubik Pi 3
  Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis
• Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie
• modèles vision-langage en périphérie
  Cascade de modèles pour une meilleure fiabilité
• découvrez Edge Impulse
  Questions de la communauté Elektor
• mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32
  Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques
• reconnaissance de mouvements avec détection d’anomalies
  Un tutoriel détaillé
• système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementales
  Utilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes
• intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques
• l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain