Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
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
Reference (1)
Že můžeme probrat pokročilá témata a pracovat s reálnými příklady
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurz - Advanced Edge AI Techniques
Přeloženo strojem