Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Edge AI w środowiskach przemysłowych
- Dlaczego przetwarzanie brzegowe ma znaczenie w produkcji
- Porównanie z AI opartą na chmurze
- Przypadki użycia w wizji, konserwacji predykcyjnej i sterowaniu
Platformy sprzętowe i ograniczenia na poziomie urządzeń
- Przegląd popularnego sprzętu brzegowego (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
- Uwarunkowania dotyczące mocy obliczeniowej, pamięci i zasilania
- Wybór właściwej platformy dla danego typu aplikacji
Tworzenie i optymalizacja modeli pod kątem edge
- Techniki kompresji, przycinania i kwantyzacji modeli
- Wykorzystanie TensorFlow Lite i ONNX do wdrażania w systemach wbudowanych
- Równoważenie dokładności i szybkości w środowiskach o ograniczonych zasobach
Wizja komputerowa i fuzja czujników na brzegu sieci
- Inspekcja wizualna i monitorowanie na brzegu sieci
- Integracja danych z wielu czujników (wibracje, temperatura, kamery)
- Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym za pomocą Edge Impulse
Komunikacja i wymiana danych
- Wykorzystanie MQTT do przesyłania komunikatów przemysłowych
- Integracja z systemami SCADA, OPC-UA i PLC
- Bezpieczeństwo i odporność w komunikacji brzegowej
Wdrażanie i testy terenowe
- Pakowanie i wdrażanie modeli na urządzeniach brzegowych
- Monitorowanie wydajności i zarządzanie aktualizacjami
- Studium przypadku: pętla decyzyjna w czasie rzeczywistym z lokalnym wykonaniem
Skalowanie i utrzymanie systemów Edge AI
- Strategie zarządzania urządzeniami brzegowymi
- Zdalne aktualizacje i cykle ponownego trenowania modeli
- Uwarunkowania cyklu życia dla wdrożeń klasy przemysłowej
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie systemów wbudowanych lub architektur IoT
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie lub C/C++
- Znajomość tworzenia modeli uczenia maszynowego
Grupa docelowa
- Programiści systemów wbudowanych
- Zespoły przemysłowego IoT
21 godzin
Opinie uczestników (2)
Że możemy omówić zaawansowane tematy i pracować na rzeczywistych przykładach
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Szkolenie - Advanced Edge AI Techniques
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
szerokie podejście do tematu, wiedza praktyczna