Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в Edge AI
- Дефиниция и ключови понятия
- Разлики между Edge AI и Cloud AI
- Предимства и предизвикателства на Edge AI
- Преглед на приложенията на Edge AI
Edge AI архитектура
- Компоненти на Edge AI системи
- Хардуерни и софтуерни изисквания
- Поток на данни в Edge AI приложения
- Интеграция със съществуващи системи
Настройване на Edge AI среда
- Въведение в платформите Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson и др.)
- Инсталиране на необходимия софтуер и библиотеки
- Конфигуриране на средата за разработка
- Инициализиране на настройката на Edge AI
Разработване на Edge AI модели
- Преглед на моделите за машинно обучение и задълбочено обучение за крайни устройства
- Модели за обучение специално за крайно внедряване
- Техники за оптимизиране на модели за крайни устройства
- Инструменти и рамки за разработка на Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO и др.)
Data Management и предварителна обработка за Edge AI
- Техники за събиране на данни за крайни среди
- Предварителна обработка на данни и разширение за крайни устройства
- Управление на тръбопроводи за данни на крайни устройства
- Гарантиране на поверителност и сигурност на данните в крайни среди
Внедряване на Edge AI приложения
- Стъпки за внедряване на модели на различни крайни устройства
- Техники за наблюдение и управление на разгърнати модели
- Обработка на данни в реално време и изводи на крайни устройства
- Казуси и практически примери за внедряване
Интегриране на Edge AI с IoT системи
- Свързване на Edge AI решения с IoT устройства и сензори
- Communication протоколи и методи за обмен на данни
- Изграждане на цялостно Edge AI и IoT решение
- Практически примери и случаи на използване
Use Case и приложения
- Специфични за индустрията приложения на Edge AI
- Задълбочени казуси в здравеопазването, автомобилостроенето и интелигентните домове
- Истории на успеха и научени уроци
- Бъдещи тенденции и възможности в Edge AI
Етични съображения и най-добри практики
- Гарантиране на поверителност и сигурност при внедрявания на Edge AI
- Справяне с пристрастията и справедливостта в моделите Edge AI
- Съответствие с разпоредбите и стандартите
- Най-добри практики за отговорно внедряване на AI
Практически проекти и упражнения
- Разработване на сложно приложение Edge AI
- Реални проекти и сценарии
- Съвместни групови упражнения
- Представяне на проекти и обратна връзка
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните концепции за ИИ и машинно обучение
- Опит с езици за програмиране (Python препоръчително)
- Познаване на крайните компютри и концепциите за IoT
Публика
- Разработчици
- ИТ специалисти
14 Часа