Návrh Školení

Úvod do Edge AI

  • Definice a klíčové pojmy
  • Rozdíly mezi Edge AI a Cloud AI
  • Přínosy a výzvy při používání Edge AI
  • Přehled aplikací Edge AI

Architektura Edge AI

  • Složky systémů Edge AI
  • Hardware a softwarové požadavky
  • Údaje a datový tok v aplikacích Edge AI
  • Integrace s existujícími systémy

Nastavení prostředí pro Edge AI

  • Úvod do platform pro Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson atd.)
  • Instalace požadovaného softwaru a knihoven
  • Konfigurace vývojového prostředí
  • Inicializace nastavení pro Edge AI

Vývoj modelů Edge AI

  • Přehled modelech strojového učení a hlubokého učení pro okrajová zařízení
  • Trénování modelů specificky pro nasazení na krajích
  • Techniky optimalizace modelů pro okrajová zařízení
  • Nástroje a rámce pro vývoj Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO atd.)

Správa dat a předzpracování pro Edge AI

  • Techniky sběru dat v okrajových prostředích
  • Předzpracování a zvýšení množství dat pro okrajová zařízení
  • Správa datových pipeline na okrajových zařízeních
  • Zajištění ochrany soukromí a bezpečnosti v okrajových prostředích

Nasazování aplikací Edge AI

  • Kroky pro nasazení modelů na různá krajová zařízení
  • Techniky pro monitorování a správu nasazených modelů
  • Průběžné zpracování dat a dedukce na okrajových zařízeních
  • Příklady a praktické případy nasazování

Integrace Edge AI s systémy IoT

  • Spojení řešení pro Edge AI se zařízeními a senzory IoT
  • Komunikační protokoly a metody výměny dat
  • Vytváření celkových řešení Edge AI a IoT
  • Praktické příklady a užitné případy použití

Případové studie a aplikace

  • Specifické pro branži aplikace Edge AI
  • Podrobná případová studia v zdravotnictví, automobilce a inteligentních domech
  • Úspěšné případy a vybrané lekce
  • Budoucí trendy a možnosti v Edge AI

Etické aspekty a nejlepší postupy

  • Zajištění ochrany soukromí a bezpečnosti při nasazování Edge AI
  • Řešení problému biasu a spravedlnosti v modelech pro Edge AI
  • Dodržování právních předpisů a standardů
  • Nejlepší postupy pro zodpovědné nasazování AI

Praktické projekty a cvičení

  • Vývoj složité aplikace Edge AI
  • Skutečné projektové scénáře a případy
  • Společně prováděné skupinové cvičení
  • Prezentace projektů a zpětná vazba

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pojednání o základních AI a konceptech strojového učení
  • Zkušenosti s programovacími jazyky (z doporučení Python)
  • Vědomosti o edge computing a IoT konceptech

Cílová skupina

  • Vývojáři
  • IT profesionálci
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie