Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do edge computingu a agentické umělé inteligence

  • Přehled agentických systémů AI a základů edge computingu
  • Vliv reakční doby, soukromí a šířky pásma na návrh systémů
  • Porovnání architektur: agenty v cloudu vs. agenty na okraji sítě

Návrh lehkých agentických architektur

  • Rozdělení jednotlivých fází činnosti agenta na součásti vhodné pro zařízení s omezenými zdroji
  • Asynchronní přístup k efektivnímu využití výpočetních kapacit
  • Vyvažování autonomie agenta a potřeby komunikace s okolím

Nastavení vývojového prostředí

  • Instalace frameworků v Pythonu určených k edge AI aplikacím
  • Konfigurace nástrojů TensorFlow Lite a PyTorch Mobile
  • Nasazení testovacích prostředí na zařízení typu Raspberry Pi či podobná

Implementace lokálního odvození výsledků AI

  • Konverze a kvantizace modelů vhodných pro nasazení na okraji sítě
  • Spouštění odvození pomocí nástrojů TensorFlow Lite a ONNX Runtime
  • Začlenění výsledků do rozhodovacích procesů agenta

Integrace agentů s hardwarem a platformami IoT

  • Připojení senzorů, aktuátorů a modulů komunikujících v rámci IoT sítí
  • Lokální sběr dat a tvorba procesních řetězců pro jejich zpracování
  • Provoz v režimu offline a činnost agenta vyvolaná konkrétními událostmi

Optimalizace a monitorování systémů

  • Ladění výkonu s důrazem na minimalizaci spotřeby energie při zachování rychlosti odvození výsledků
  • Techniky ukládání dat do mezipaměti a komprese modelů pro edge prostředí
  • Monitoring stavu agentů a jejich lokalizace problémů během provozu

Praktický projekt: Nasazení lehkého agenta na zařízení v okrajové části sítě

  • Návrh malého autonomního agenta určeného k řešení úkolů v prostředí IoT nebo v robotice
  • Implementace mechanismů odvození výsledků a místní logiky rozhodování agenta
  • Testování s důrazem na minimalizaci reakční doby a zajištění vysoké spolehlivosti systému

Shrnutí kurzu a doporučené další kroky

Požadavky

  • Praktická zkušenost s programováním v Pythonu
  • Základní povědomí o postupech strojového učení
  • Seznámenost s koncepty embedded výpočetních systémů či edge computingu

Na koho je kurz určen?

  • Vývojáři embedded systémů integrující AI do hardwaru
  • Inženýři pracující s machine learning na okraji sítě, kteří navrhují lokální řešení pro odvození výsledků
  • Týmy zabývající se robotikou a nasazením agentických systémů AI pro autonomní operace
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie