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
Configurarea mediului Edge
- Introducere în dispozitivele edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalarea software-ului și a 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 pentru antrenarea modelelor în medii locale și în cloud
- Optimizarea modelelor pentru implementarea pe edge (cuantizare, pruning, etc.)
- Unelte și framework-uri pentru dezvoltarea Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Implementarea modelelor AI pe dispozitive Edge
- Pași pentru implementarea modelelor AI pe diverse hardware-uri edge
- Procesarea datelor în timp real și inferența pe dispozitive edge
- Monitorizarea și administrarea modelelor implementate
- Exemple practice și studii de caz
Soluții și proiecte AI practice
- Dezvoltarea aplicațiilor AI pentru dispozitive edge (de exemplu, computer vision, procesarea limbajului natural)
- Proiect hands-on: Construiește un sistem de cameră smart
- Proiect hands-on: Implementează recunoașterea vocii pe dispozitive edge
- Proiecte de grup collaborative și scenarii din viața reală
Evaluarea și optimizarea performanței
- Tehnici pentru evaluarea performanței modelelor pe dispozitive edge
- Unelte pentru monitorizarea și depanarea aplicațiilor Edge AI
- Strategii pentru optimizarea performanței modelelor AI
- Abordarea provocărilor legate de latență și consum de energie
Integrarea cu sisteme IoT
- Conectarea soluțiilor Edge AI cu dispozitivele și senzorii IoT
- Protocoluri de comunicație și metode de schimb de date
- Construirea unei soluții end-to-end Edge AI și IoT
- Exemple practice de integrare
Aspecte etice și de securitate
- Asigurarea confidențialității și securității datelor în aplicațiile Edge AI
- Abordarea bias-ului și a echității în modelele AI
- Conformitatea cu regulamentele și standardele
- Bune practici pentru o implementare responsabilă a AI
Proiecte și exerciții hands-on
- Dezvoltarea unei aplicații Edge AI complete
- Proiecte și scenarii din viața reală
- Exerciții de grup collaborative
- Prezentări de proiecte și feedback
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de AI și machine learning
- Experiență cu limbaje de programare (Python recomandat)
- Familiaritate cu conceptele de calcul edge
Public Țintă
- Dezvoltatori
- Data scientists
- Entuziaști 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
