Kurzusleírás

Az Edge AI és az IoT bemutatása

  • Az Edge AI meghatározása és kulcsfogalmai
  • Az IoT rendszerek és architektúrák áttekintése
  • Az Edge AI és az IoT integrálásának előnyei és kihívásai
  • Valós alkalmazások és használati esetek

Edge AI architektúra az IoT-hez

  • Edge AI-rendszerek összetevői IoT-hez
  • Hardver és szoftver követelmények
  • Adatáramlás az Edge AI-kompatibilis IoT-alkalmazásokban
  • Integráció a meglévő IoT rendszerekkel

Az Edge AI és az IoT-környezet beállítása

  • Bevezetés a népszerű IoT platformokba (pl. Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • A szükséges szoftverek és könyvtárak telepítése
  • A fejlesztői környezet konfigurálása
  • Az Edge AI és az IoT beállításának inicializálása

AI-modellek fejlesztése IoT-eszközökhöz

  • A gépi tanulás és a mély tanulási modellek áttekintése az él és az IoT számára
  • Modellek oktatása és optimalizálása az IoT telepítéséhez
  • Eszközök és keretrendszerek az Edge AI fejlesztéséhez (TensorFlow Lite, OpenVINO stb.)
  • Modelltömörítési és -optimalizálási technikák

Data Management és Előfeldolgozás az IoT-ben

  • Adatgyűjtési technikák IoT-környezetekhez
  • Adatok előfeldolgozása és kiegészítése éleszközökhöz
  • Adatfolyamok kezelése IoT-eszközökön
  • Adatvédelem és biztonság biztosítása IoT-környezetekben

Edge AI-modellek telepítése IoT-eszközökön

  • Lépések az AI-modellek IoT edge-eszközökön történő üzembe helyezéséhez
  • A telepített modellek megfigyelésének és kezelésének technikái
  • Valós idejű adatfeldolgozás és következtetés az IoT-eszközökön
  • Esettanulmányok és gyakorlati példák a telepítésre

Az Edge AI integrálása IoT-protokollokkal és platformokkal

  • Az IoT kommunikációs protokollok áttekintése (MQTT, CoAP, HTTP stb.)
  • Az Edge AI-megoldások összekapcsolása IoT-érzékelőkkel és aktuátorokkal
  • Végponttól végpontig terjedő Edge AI és IoT megoldások készítése
  • Gyakorlati példák és használati esetek

Use Case és Alkalmazások

  • Az Edge AI iparág-specifikus alkalmazásai az IoT-ben
  • Mélyreható esettanulmányok intelligens otthonokról, ipari IoT-ről, egészségügyről stb
  • Sikertörténetek és tanulságok
  • Jövőbeli trendek és lehetőségek az Edge AI for IoT-ben

Etikai megfontolások és bevált gyakorlatok

  • Adatvédelem és biztonság biztosítása az Edge AI és IoT telepítésekben
  • Az elfogultság és az igazságosság kezelése a mesterséges intelligencia modellekben
  • Az előírásoknak és szabványoknak való megfelelés
  • Bevált gyakorlatok a felelős mesterséges intelligencia bevezetéséhez az IoT-ben

Gyakorlati projektek és gyakorlatok

  • Komplex Edge AI alkalmazás fejlesztése IoT számára
  • Valós projektek és forgatókönyvek
  • Együttműködő csoportos gyakorlatok
  • Projektbemutatók és visszajelzések

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az alapvető AI és a gépi tanulási fogalmak megértése
  • Programozási nyelvekkel kapcsolatos tapasztalat (Python ajánlott)
  • Az IoT fogalmak és technológiák ismerete

Közönség

  • IoT fejlesztők
  • Rendszer építészek
  • Ipari szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák