Schița de curs

Introducere în Edge și AI Agențială

  • Prezentare generală a AI agențialei și calculului edge
  • Considerente privind latenta, confidențialitatea și bandă de frecvență
  • Compararea arhitecturală: agenți cloud vs. edge

Proiectarea Arhitecturilor Agenților Ușori

  • Descompunerea buclei de agent pentru sisteme cu resurse limitate
  • Design asincron pentru calcul eficient
  • Balansarea autonomiei și conectivității

Configurarea Mediului de Dezvoltare

  • Instalarea framework-urilor Python pentru AI edge
  • Configurarea TensorFlow Lite și PyTorch Mobile
  • Implementarea mediilor de test pe Raspberry Pi sau dispozitive similare

Implementarea Inferenței Pe Dispozitive

  • Convertirea și cuantificarea modelelor pentru implementarea edge
  • Rularea inferenței cu TensorFlow Lite și ONNX Runtime
  • Integrarea rezultatelor de inferență în buclele decizionale ale agenților

Integrezarea Agenților cu Hard-ware și IoT

  • Conectarea senzorilor, actuatorilor și modulurilor IoT
  • Colectarea locală și procesarea datelor în pipeline-uri
  • Operațiune offline și comportament declanșat de evenimente

Optimizare și Monitorizare

  • Ajustarea performanței pentru consum scăzut de energie și viteză ridicată
  • Tehnici de cache la edge și compresie a modelelor
  • Monitorizarea și depistarea erorilor ale agenților edge

Proiect Hands-on: Implementarea unui Agenț Ușor pe Hard-ware Edge

  • Proiectarea unui mic agenț autonom pentru o sarcină IoT sau robotică
  • Implementarea inferenței modelului și logicii locale
  • Testarea și optimizarea pentru latenta și fiabilitatea

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • Experiență în programare Python
  • Înțelegere de bază a fluxurilor de lucru ale machine learning-ului
  • Familiaritate cu conceptele de calcul încorporat sau edge

Public Țintă

  • Dezvoltatori încorporați care integrează AI în sisteme hardware
  • Ingineri Edge ML care proiectează soluții de inferență pe dispozitive
  • Echipe de robotica care implementează AI agențial pentru operațiuni autonome
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite