Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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
Mărturii (1)
Că putem acoperi subiecte avansate și lucra cu exemple din viața reală
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curs - Advanced Edge AI Techniques
Tradus de catre o masina