Conception et évaluation d’un système d’IA embarqué basé sur les techniques d’apprentissage pour la carte NVIDIA Jetson Nano.
| dc.contributor.author | Malki Fatima | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-16T11:30:42Z | |
| dc.date.available | 2025-02-16T11:30:42Z | |
| dc.date.issued | 2023-06 | |
| dc.description | 60p .; ill .; 30cm . (CD-ROM) | |
| dc.description.abstract | L'objectif de l'implémentation des réseaux de neurones et des SVM sur la Nvidia Jetson Nano est de tirer parti de ses capacités de calcul pour développer des solutions de machine learning embarquées et efficaces. Cela permet de réaliser des tâches complexes d'intelligence artificielle en temps réel, directement sur un dispositif compact et économe en énergie. Pour ce faire, nous avons choisi d’utiliser un algorithme nommé réseaux de neuroneset l’autre Support Vector Machines (SVM). Nous avons mené des tests pour évaluer les performances de chaque modèle et identifier celui qui répond le mieux à nos besoins. Les résultats obtenus avec les deux algorithmes se sont révélés très satisfaisants, démontrant que cette application permet de réaliser n'importe quel type d'apprentissage en ligne sur n'importe quelle base de données. | |
| dc.identifier.citation | Eléctronique des Systèmes Embarqués | |
| dc.identifier.other | MAST.ELN.15-23 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/26625 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | FGEI.UMMTO | |
| dc.subject | Réseaux de neurones(ANN) | |
| dc.subject | Support Vector Machines (SVM) | |
| dc.subject | Nvidia Jetson Nano | |
| dc.subject | Apprentissage Automatique | |
| dc.title | Conception et évaluation d’un système d’IA embarqué basé sur les techniques d’apprentissage pour la carte NVIDIA Jetson Nano. | |
| dc.type | Thesis |