Edge Computing&Networking

• Comprendre les défis et les opportunités du déplacement de l’intelligence des systèmes en particulier distribués à la périphérie des réseaux
• Confronter les élèves à des cas d’études réels d’apprentissage distribué en se focalisant sur les techniques d’apprentissage fédéré
• Etudier les modèles d’apprentissage adaptés aux besoins des terminaux périphériques ou des dispositifs IoT

CM1: Introduction - Edge computing, networking needs, computational requirements, etc, applications and introduction to Edge AI

CM2: Fundamentals of ML - Deep Learning and parallel training

CM3: Federated Learning I — Network Modelling and Problem Formulation

CM4: Federated Learning II — Distributed Learning Algorithms

CM5: TinyML

TP1: FL application

TP2: TinyML application

Basics on computer science maths