Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Edge AI i IoT

  • Definicja i kluczowe koncepcje Edge AI
  • Przegląd systemów i architektur IoT
  • Korzyści i wyzwania związane z integracją Edge AI z IoT
  • Zastosowania i przypadki użycia w rzeczywistym świecie

Architektura Edge AI dla IoT

  • Składniki systemów Edge AI dla IoT
  • Wymagania dotyczące sprzętu i oprogramowania
  • Przepływ danych w aplikacjach IoT z wbudowanym Edge AI
  • Integracja z istniejącymi systemami IoT

Konfiguracja środowiska Edge AI i IoT

  • Wprowadzenie do popularnych platform IoT (np. Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Instalowanie niezbędnego oprogramowania i bibliotek
  • Konfiguracja środowiska deweloperskiego
  • Inicjalizacja ustawienia Edge AI i IoT

Rozwijanie modeli AI dla urządzeń IoT

  • Przegląd modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się dla Edge i IoT
  • Trenowanie i optymalizacja modeli do wdrożenia w IoT
  • Narzędzia i ramy do rozwoju Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, itd.)
  • Techniki kompresji i optymalizacji modeli

Zarządzanie i przetwarzanie danych w IoT

  • Techniki zbierania danych w środowiskach IoT
  • Przetwarzanie i augmentacja danych dla urządzeń Edge
  • Zarządzanie pipeline danych na urządzeniach IoT
  • Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych w środowiskach IoT

Wdrażanie modeli Edge AI na urządzeniach IoT

  • Krok po kroku wdrażanie modeli AI na urządzeniach Edge IoT
  • Techniki monitorowania i zarządzania wdrożonymi modelami
  • Przetwarzanie i inferencja danych w czasie rzeczywistym na urządzeniach IoT
  • Studia przypadków i praktyczne przykłady wdrożenia

Integracja Edge AI z protokołami i platformami IoT

  • Przegląd protokółów komunikacyjnych IoT (MQTT, CoAP, HTTP, itd.)
  • Łączenie rozwiązań Edge AI z czujnikami i aktoratami IoT
  • Budowanie zintegrowanych rozwiązań Edge AI i IoT
  • Praktyczne przykłady i przypadki użycia

Przypadki użycia i zastosowania

  • Zastosowania Edge AI w IoT w kontekście branżowym
  • Szczegółowe studia przypadków w smart home, przemysłowym IoT, opiece zdrowotnej i więcej
  • Sukcesy i lekcje nauczone
  • Przyszłe trendy i możliwości w dziedzinie Edge AI dla IoT

Etyczne rozważania i najlepsze praktyki

  • Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI i IoT
  • Zwalczanie uprzedzeń i sprawiedliwości w modelach AI
  • Wygodne regulacje i standardy
  • Najlepsze praktyki dla odpowiedzialnego wdrażania AI w IoT

Praktyczne projekty i ćwiczenia

  • Rozwój skomplikowanej aplikacji Edge AI dla IoT
  • Projekty i scenariusze z życia rzeczywistego
  • Ćwiczenia grupowe
  • Prezentacje projektów i opinie zwrotne

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Rozumienie podstawowych pojęć związanych z sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym
  • Doświadczenie w programowaniu (rekomendowany Python)
  • Zapoznanie z pojęciami i technologiami IoT

Grupa docelowa

  • Programiści IoT
  • Architektowie systemów
  • Specjaliści branżowi
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie