Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Edge AI în medii industriale

  • De ce contează edge computing în producție
  • Comparație cu AI-ul bazat pe cloud
  • Cazuri de utilizare în viziune artificială, mentenanță predictivă și control

Platforme hardware și constrângeri la nivel de dispozitiv

  • Prezentarea generală a hardware-ului edge comun (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Considerente legate de procesare, memorie și consum de energie
  • Selectarea platformei potrivite pentru tipul de aplicație

Dezvoltarea și optimizarea modelelor pentru edge

  • Tehnici de compresie, pruning și cuantizare a modelelor
  • Utilizarea TensorFlow Lite și ONNX pentru implementare embedded
  • Echilibrarea preciziei față de viteză în medii cu resurse limitate

Viziune artificială și fuziunea senzorilor la edge

  • Inspecție vizuală și monitorizare bazate pe edge
  • Integrarea datelor de la mai mulți senzori (vibrații, temperatură, camere)
  • Detectarea anomaliilor în timp real cu Edge Impulse

Comunicații și schimb de date

  • Utilizarea MQTT pentru mesagerie industrială
  • Integrarea cu sisteme SCADA, OPC-UA și PLC
  • Securitate și reziliență în comunicațiile edge

Implementare și testare în teren

  • Împachetarea și implementarea modelelor pe dispozitive edge
  • Monitorizarea performanței și gestionarea actualizărilor
  • Studiu de caz: buclă de decizie în timp real cu acționare locală

Scalarea și întreținerea sistemelor Edge AI

  • Strategii de gestionare a dispozitivelor edge
  • Actualizări remote și cicluri de re-antrenare a modelelor
  • Considerente legate de ciclul de viață pentru implementări de nivel industrial

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Înțelegerea sistemelor embedded sau a arhitecturilor IoT
  • Experiență cu programarea în Python sau C/C++
  • Familiaritate cu dezvoltarea modelelor de machine learning

Public țintă

  • Dezvoltatori embedded
  • Echipe IoT industriale
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite