Schița de curs
Introducere în Edge AI
- Definiție și concepte cheie
- Diferențele dintre Edge AI și cloud AI
- Beneficii și cazuri de utilizare ale Edge AI
- Prezentare generală a dispozitivelor și platformelor edge
Setarea mediului Edge
- Introducere în dispozitive edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson etc.)
- Instalarea software-ului și bibliotecelor necesare
- Configurarea mediului de dezvoltare
- Pregătirea hardware-ului pentru implementarea AI
Dezvoltarea modelelor AI pentru Edge
- Prezentare generală a modelelor de machine learning și deep learning pentru dispozitive edge
- Tehnici de antrenare a modelelor în medii locale și în cloud
- Optimizarea modelelor pentru implementare pe edge (cuantizare, pruning etc.)
- Instrumente și framework-uri pentru dezvoltarea Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO etc.)
Implementarea modelelor AI pe dispozitive Edge
- Pași pentru implementarea modelelor AI pe diverse tipuri de hardware edge
- Procesarea datelor în timp real și inferența pe dispozitive edge
- Monitorizarea și gestionarea modelelor implementate
- Exemple practice și studii de caz
Soluții și proiecte AI practice
- Dezvoltarea aplicațiilor AI pentru dispozitive edge (ex. computer vision, procesare a limbajului natural)
- Proiect hands-on: Construirea unui sistem de cameră inteligentă
- Proiect hands-on: Implementarea recunoașterii vocale pe dispozitive edge
- Proiecte de grup colaborative și scenarii din lumea reală
Evaluarea și optimizarea performanței
- Tehnici de evaluare a performanței modelelor pe dispozitive edge
- Instrumente pentru monitorizarea și depanarea aplicațiilor Edge AI
- Strategii pentru optimizarea performanței modelelor AI
- Abordarea provocărilor legate de latență și consum energetic
Integrarea cu sisteme IoT
- Conectarea soluțiilor Edge AI cu dispozitive și senzori IoT
- Protocoale de comunicare și metode de schimbare a datelor
- Construirea unei soluții end-to-end Edge AI și IoT
- Exemple practice de integrare
Aspecte etice și de securitate
- Asigurarea confidențialității datelor și a securității în aplicațiile Edge AI
- Abordarea bias-ului și echității în modelele AI
- Conformitatea cu reglementările și standardele
- Practici recomandate pentru implementarea responsabilă a AI
Proiecte și exerciții hands-on
- Dezvoltarea unei aplicații complexe Edge AI
- Proiecte și scenarii din lumea reală
- Exerciții de grup colaborative
- Prezentări de proiecte și feedback
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de AI și machine learning
- Experiență cu limbaje de programare (se recomandă Python)
- Familiaritate cu conceptele de calcul edge
Audiența
- Dezvoltatori
- Specialiști în date
- Pasionați de tehnologie
Mărturii (3)
Mi-a plăcut foarte mult finalul unde am avut ocazia să jucăm cu CHAT GPT. Sala nu era configuraționată cel mai bine pentru aceasta - ar fi fost mai util să avem câteva mese mici în loc de o masă mare, astfel încât să putem forma grupuri mai mici și să ne brainstorm-urim idei.
Nola - Laramie County Community College
Curs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Tradus de catre o masina
Lucrând pe baza principiilor de bază într-un mod concentrat, și trecerea la aplicarea studiilor de caz în aceeași zi
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Tradus de catre o masina
Faptul că s-a folosit date reale ale unei companii. Formatorul a avut o abordare foarte bună, încurajând participanții să colaboreze și să concureze
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curs - Applied AI from Scratch in Python
Tradus de catre o masina
