Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do Edge AI pro počítačové vidění

  • Přehled technologie Edge AI a jejích výhod
  • Srovnání mezi Cloud AI a Edge AI
  • Hlavní výzvy při zpracování obrazu v reálném čase

Nasazování modelů hlubokého učení na hraniční zařízení

  • Seznámení s nástroji TensorFlow Lite a OpenVINO
  • Optimalizace a kvantizace modelů pro nasazení na hraničních zařízeních
  • Případová studie: Spouštění modelu YOLOv8 na hraničním zařízení

Hardwarová akcelerace pro rychlé zpracování dat v reálném čase

  • Přehled hardwaru určeného k hraničnímu výpočtu (Jetson, Coral, FPGA)
  • Využití akcelerace pomocí GPU a TPU
  • Testování výkonu a jeho hodnocení

Rozpoznávání a sledování objektů v reálném čase

  • Implementace systému pro detekci objektů pomocí modelů YOLO
  • Sledování pohybujících se objektů v reálném čase
  • Zlepšování přesnosti detekce pomocí kombinace více senzorů

Techniky optimalizace pro Edge AI

  • Zmenšování velikosti modelů pomocí metod odstranění nevýznamných prvků a kvantizace
  • Metody snižování latence a spotřeby energie
  • Opětovné trénování a doladění modelů pro Edge AI

Integrace Edge AI do systémů IoT

  • Nasazování umělých neuronových sítí na chytré kamery a další zařízení IoT
  • Využití Edge AI pro okamžitá rozhodnutí v systémech
  • Komunikace mezi hraničními zařízeními a cloudovými systémy

Bezpečnost a etické aspekty Edge AI

  • Problémy související s ochranou dat v aplikacích využívajících Edge AI
  • Zajištění bezpečnosti modelů před útoky typu adversarial attacks
  • Dodržování regulací a etických zásad v oblasti umělé inteligence

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Znalost základních konceptů počítačového vidění
  • Praxe s jazykem Python a frameworky pro hluboké učení
  • Základní povědomí o hraničním výpočtu a zařízeních IoT

Pro koho je kurz určen

  • Inženýři počítačového vidění
  • Vývojáři umělé inteligence
  • Odborníci na systémy IoT
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (1)

Nadcházející kurzy

Související kategorie