Schița de curs
Introducere în AI la Margine
- Definiție și concepte cheie
- Diferențe între AI la Margine și AI în cloud
- Beneficii și cazuri de utilizare ale AI la Margine
- Prezentare generală a dispozitivelor și platformelor de margine
Configurarea Mediului de Margine
- Introducere în dispozitivele de margine (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalarea software-ului și bibliotecilor necesare
- Configurarea mediului de dezvoltare
- Pregătirea hardware-ului pentru implementarea AI
Dezvoltarea Modelelor de AI pentru Margine
- Prezentare generală a modelelor de învățare automată și deep learning pentru dispozitive de margine
- Tehnici pentru antrenarea modelelor în medii locale și cloud
- Optimizarea modelelor pentru implementare la margine (cuantizare, pruning, etc.)
- Instrumente și framework-uri pentru dezvoltarea AI la Margine (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Implementarea Modelelor de AI pe Dispozitive de Margine
- Pași pentru implementarea modelelor de AI pe diverse hardware-uri de margine
- Procesarea și inferența datelor în timp real pe dispozitive de margine
- Monitorizarea și gestionarea modelelor implementate
- Exemple practice și studii de caz
Soluții Practice de AI și Proiecte
- Dezvoltarea aplicațiilor de AI pentru dispozitive de margine (de exemplu, computer vision, procesare de limbaj natural)
- Proiect practic: Construirea unui sistem de cameră inteligentă
- Proiect practic: Implementarea recunoașterii vocale pe dispozitive de margine
- Proiecte de grup colaborative și scenarii din lumea reală
Evaluarea și Optimizarea Performanței
- Tehnici pentru evaluarea performanței modelelor pe dispozitive de margine
- Instrumente pentru monitorizarea și depanarea aplicațiilor de AI la Margine
- Strategii pentru optimizarea performanței modelelor de AI
- Abordarea provocărilor legate de latență și consumul de energie
Integrarea cu Sisteme IoT
- Conectarea soluțiilor de AI la Margine cu dispozitive și senzori IoT
- Protocoale de comunicare și metode de schimb de date
- Construirea unei soluții complete de AI la Margine și IoT
- Exemple practice de integrare
Considerații Etici și de Securitate
- Asigurarea confidențialității și securității datelor în aplicațiile de AI la Margine
- Abordarea bias-ului și echității în modelele de AI
- Conformitatea cu reglementările și standardele
- Bune practici pentru implementarea responsabilă a AI
Proiecte și Exerciții Practice
- Dezvoltarea unei aplicații complete de AI la Margine
- Proiecte din lumea reală și scenarii
- Exerciții de grup colaborative
- Prezentări de proiect și feedback
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de AI și învățare automată
- Experiență cu limbaje de programare (Python recomandat)
- Familiaritate cu conceptele de calcul la margine
Publicul țintă
- Dezvoltatori
- Oameni de știință de date
- Entuziaști de tehnologie
Mărturii (2)
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
