Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Edge AI
- Definicja i kluczowe koncepcje
- Różnice między Edge AI a Cloud AI
- Zalety i wyzwania Edge AI
- Przegląd aplikacji Edge AI
Architektura Edge AI
- Skomponenty systemów Edge AI
- Wymagania dotyczące sprzętu i oprogramowania
- Przepływ danych w aplikacjach Edge AI
- Integracja z istniejącymi systemami
Konfiguracja środowiska Edge AI
- Wprowadzenie do platform Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, itd.)
- Instalowanie niezbędnego oprogramowania i bibliotek
- Konfiguracja środowiska programistycznego
- Inicjalizacja konfiguracji Edge AI
Rozwijanie modeli Edge AI
- Przegląd modeli uczenia maszynowego i uczenia głębokiego dla urządzeń Edge
- Trenowanie modeli specjalnie do wdrażania na Edge
- Techniki optymalizacji modeli dla urządzeń Edge
- Narzędzia i ramy dla rozwoju Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, itd.)
Zarządzanie i przygotowywanie danych dla Edge AI
- Techniki zbierania danych w środowiskach Edge
- Przetwarzanie i augmentacja danych dla urządzeń Edge
- Zarządzanie kanałami danych na urządzeniach Edge
- Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych w środowiskach Edge
Wdrażanie aplikacji Edge AI
- Kroki do wdrażania modeli na różnych urządzeniach Edge
- Techniki monitorowania i zarządzania wdrożonymi modelami
- Przetwarzanie i wnioskowanie w czasie rzeczywistym na urządzeniach Edge
- Przypadki użycia i praktyczne przykłady wdrażania
Integracja Edge AI z systemami IoT
- Łączenie rozwiązań Edge AI z urządzeniami IoT i czujnikami
- Protokół komunikacji i metody wymiany danych
- Budowanie rozwiązania Edge AI i IoT od końca do końca
- Praktyczne przykłady i przypadki użycia
Przypadki użycia i aplikacje
- Zastosowania Edge AI w różnych branżach
- Szczegółowe przypadki użycia w opiece zdrowotnej, motoryzacji i inteligentnych domach
- Sukcesy i lekcje nauczone
- Przyszłe trendy i możliwości w Edge AI
Etyczne rozważania i najlepsze praktyki
- Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI
- Rozwiązywanie problemów z uprzedzeniami i sprawiedliwością w modelach Edge AI
- Zgodność z regulacjami i standardami
- Najlepsze praktyki dla odpowiedzialnego wdrażania AI
Praktyczne projekty i ćwiczenia
- Rozwijanie złożonej aplikacji Edge AI
- Projekty i scenariusze z rzeczywistego świata
- Zajęcia grupowe
- Prezentacje projektów i opinie zwrotne
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość podstawowych pojęć związanych z sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym
- Doświadczenie w programowaniu (zalecane: Python)
- Zapoznanie z koncepcjami obliczeń na krawędzi (edge computing) i IoT
Grupa docelowa
- Programiści
- Specjaliści IT
14 godzin