Schița de curs

Introducere în Edge AI

  • Definiție și concepte cheie
  • Diferențe între Edge AI și Cloud AI
  • Beneficiile și provocările Edge AI
  • Prezentare generală a aplicațiilor Edge AI

Arhitectura Edge AI

  • Componente ale sistemelor Edge AI
  • Cerințe hardware și software
  • Fluxul de date în aplicațiile Edge AI
  • Integrarea cu sistemele existente

Configurarea mediului Edge AI

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

Dezvoltarea modelelor Edge AI

  • Prezentare generală a modelelor de învățare automată și de învățare profundă pentru dispozitive edge
  • Antrenarea modelelor special pentru implementarea dispozitivelor de margine
  • Tehnici de optimizare a modelelor pentru dispozitivele de margine
  • Instrumente și cadre pentru dezvoltarea Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Data Management și Preprocesare pentru Edge AI

  • Tehnici de colectare a datelor pentru mediile de margine
  • Preprocesarea și creșterea datelor pentru dispozitivele de margine
  • Gestionarea conductelor de date pe dispozitivele de margine
  • Asigurarea confidențialității și securității datelor în mediile de margine

Implementarea aplicațiilor Edge AI

  • Etape pentru implementarea modelelor pe diverse dispozitive de margine
  • Tehnici de monitorizare și gestionare a modelelor implementate
  • Prelucrarea și inferența datelor în timp real pe dispozitive de margine
  • Studii de caz și exemple practice de desfășurare

Integrarea Edge AI cu sistemele IoT

  • Conectarea soluțiilor Edge AI cu dispozitive și senzori IoT
  • Protocoale Communication și metode de schimb de date
  • Construirea unei soluții Edge AI și IoT de la un capăt la altul
  • Exemple practice și cazuri de utilizare

Use Cases și aplicații

  • Aplicații specifice industriei de Edge AI
  • Studii de caz aprofundate în domeniul sănătății, al automobilelor și al locuințelor inteligente
  • Povești de succes și lecții învățate
  • Tendințe și oportunități viitoare în Edge AI

Considerații etice și bune practici

  • Asigurarea confidențialității și securității în implementările Edge AI
  • Abordarea prejudecăților și a corectitudinii în modelele Edge AI
  • Conformitatea cu reglementările și standardele
  • Cele mai bune practici pentru o implementare responsabilă a AI

Proiecte practice și exerciții practice

  • Dezvoltarea unei aplicații Edge AI complexe
  • Proiecte și scenarii din lumea reală
  • Exerciții de colaborare în grup
  • Prezentări de proiecte și feedback

Rezumat și pași următori

Cerințe

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

Audiență

  • Dezvoltatorii
  • Profesioniști IT
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite