Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Edge AI

  • Definiție și concepte cheie
  • Diferențe între Edge AI și Cloud AI
  • Beneficii și provocări ale Edge AI
  • Prezentare generală a aplicațiilor Edge AI

Arhitectura Edge AI

  • Componentele sistemelor Edge AI
  • Cerințe de hardware și software
  • Fluxul de date în aplicațiile Edge AI
  • Integrarea cu sisteme existente

Configurarea mediului Edge AI

  • Introducere în platformele Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalarea software-ului și bibliotecilor necesare
  • Configurarea mediului de dezvoltare
  • Inițializarea setării Edge AI

Dezvoltarea modelelor Edge AI

  • Prezentare generală a modelelor de învățare automată și deep learning pentru dispozitive edge
  • Antrenarea modelelor special pentru implementarea pe edge
  • Tehnici de optimizare a modelelor pentru dispozitive edge
  • Instrumente și framework-uri pentru dezvoltarea Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Gestionarea și preprocesarea datelor pentru Edge AI

  • Tehnici de colectare a datelor pentru medii edge
  • Preprocesarea și augmentarea datelor pentru dispozitive edge
  • Gestionarea fluxurilor de date pe dispozitive edge
  • Asigurarea confidențialității și securității datelor în medii edge

Implementarea aplicațiilor Edge AI

  • Pași pentru implementarea modelelor pe diverse dispozitive edge
  • Tehnici de monitorizare și gestionare a modelelor implementate
  • Procesarea și inferența datelor în timp real pe dispozitive edge
  • Studii de caz și exemple practice de implementare

Integrarea Edge AI cu sisteme IoT

  • Conectarea soluțiilor Edge AI cu dispozitive și senzori IoT
  • Protocoale de comunicare și metode de schimb de date
  • Construirea unei soluții complete Edge AI și IoT
  • Exemple practice și cazuri de utilizare

Cazuri de utilizare și aplicații

  • Aplicații specifice industriei ale Edge AI
  • Studii de caz detaliate în domeniile sănătății, auto și case inteligente
  • Povești de succes și lecții învățate
  • Tendințe și oportunități viitoare în Edge AI

Considerații etice și cele mai bune practici

  • Asigurarea confidențialității și securității în implementările Edge AI
  • Abordarea bias-ului și echității în modelele Edge AI
  • Conformitatea cu reglementări și standarde
  • Cele mai bune practici pentru implementarea responsabilă a AI

Proiecte practice și exerciții

  • Dezvoltarea unei aplicații complexe Edge AI
  • Proiecte și scenarii din lumea reală
  • Exerciții de grup collaborative
  • Prezentări de proiect și feedback

Rezumat și următorii pași

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază ale AI și învățării automate
  • Experiență cu limbaje de programare (Python recomandat)
  • Familiaritate cu conceptele de edge computing și IoT

Publicul țintă

  • Dezvoltatori
  • Profesioniști IT
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite