Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Pokročilé koncepty v oblasti Edge AI

  • Podrobný rozbor architektury Edge AI
  • Srovnávací analýza mezi Edge AI a cloudovou AI
  • Nejnovější trendy a vyvíjející se technologie v oblasti Edge AI
  • Pokročilé případy použití a aplikace

Pokročilé techniky optimalizace modelů

  • Kvantizace a redukce parametrů pro nasazení na okrajová zařízení
  • Přenos učení pro tvorbu lehkých modelů vhodných k edge computingu
  • Využití techniky knowledge distillation ke zmenšení velikosti modelů
  • Automatizace procesů optimalizace modelů

Špičkové strategie nasazení

  • Kontejnerizace a orchestrace pro prostředí Edge AI
  • Nasazování modelů umělé inteligence pomocí platform pro edge computing (např. Edge TPU, Jetson Nano)
  • Řešení pro real-time inferenci a minimalizaci latence
  • Správa aktualizací a škálovatelnost na okrajových zařízeních

Specializované nástroje a frameworky

  • Seznámení s pokročilými nástroji (např. TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • Využití hardwarově optimalizovaných nástrojů
  • Integrace modelů umělé inteligence se specializovaným okrajovým hardwarem
  • Studie případů z praxe s užitím těchto nástrojů

Ladění výkonu a monitorování systémů

  • Metody měření a porovnávání výkonu modelů na okrajových zařízeních
  • Nástroje pro monitorování systému v reálném čase a řešení chyb
  • Optimalizace latence, propustnosti a energetické účinnosti
  • Strategie průběžného vylepšování a údržby řešení Edge AI

Inovativní případy použití a aplikace

  • Odvětvově specifické aplikace pokročilé Edge AI
  • Chytrá města, autonomní vozidla, průmyslový IoT, zdravotnictví a další oblasti
  • Příklady úspěšného nasazení Edge AI v praxi
  • Budoucí trendy a směry výzkumu v oblasti Edge AI

Pokročilé etické otázky a bezpečnostní aspekty

  • Zajištění robustní bezpečnosti při nasazování Edge AI
  • Řešení složitých etických problémů spojených s umělou inteligencí na okraji sítě
  • Aplikace metod ochrany soukromí při vývoji modelů AI
  • Dodržování pokročilých regulačních norem a průmyslových standardů

Praktické projekty a pokročilá cvičení

  • Vytvoření a optimalizace složitého aplikačního řešení založeného na Edge AI
  • Skutečné projekty a náročné scénáře k řešení
  • Spolupráce v týmech při plnění úkolů a tvůrčích výzvách
  • Prezentace projektů s odborným posouzením lektora

Shrnutí kurzu a další kroky

Požadavky

  • Hluboká znalost konceptů umělé inteligence a strojového učení
  • Zkušenosti s programovacími jazyky (doporučuje se Python)
  • Praktické zkušenosti s edge computingu a nasazováním modelů umělé inteligence na okrajová zařízení

Cílová skupina

  • Odborníci na umělou inteligenci
  • Výzkumníci
  • Vývojáři
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (1)

Nadcházející kurzy

Související kategorie