План на курса

Въведение в Edge AI и IoT

  • Дефиниция и ключови концепции на Edge AI
  • Преглед на IoT системи и архитектури
  • Ползи и предизвикателства от интегрирането на Edge AI с IoT
  • Реални приложения и случаи на използване

Edge AI архитектура за IoT

  • Компоненти на Edge AI системи за IoT
  • Хардуерни и софтуерни изисквания
  • Поток на данни в IoT приложения с активиран Edge AI
  • Интеграция със съществуващи IoT системи

Настройване на Edge AI и IoT среда

  • Въведение в популярни IoT платформи (напр. Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Инсталиране на необходимия софтуер и библиотеки
  • Конфигуриране на средата за разработка
  • Инициализиране на настройката на Edge AI и IoT

Разработване на AI модели за IoT устройства

  • Преглед на моделите за машинно обучение и задълбочено обучение за edge и IoT
  • Обучение и оптимизиране на модели за внедряване на IoT
  • Инструменти и рамки за разработка на Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO и др.)
  • Техники за моделна компресия и оптимизация

Data Management и предварителна обработка в IoT

  • Техники за събиране на данни за IoT среди
  • Предварителна обработка на данни и разширение за крайни устройства
  • Управление на канали за данни на IoT устройства
  • Гарантиране на поверителност и сигурност на данните в IoT среди

Внедряване на Edge AI модели на IoT устройства

  • Стъпки за внедряване на AI модели на крайни IoT устройства
  • Техники за наблюдение и управление на разгърнати модели
  • Обработка на данни в реално време и изводи на IoT устройства
  • Казуси и практически примери за внедряване

Интегриране на Edge AI с IoT протоколи и платформи

  • Преглед на IoT комуникационни протоколи (MQTT, CoAP, HTTP и др.)
  • Свързване на Edge AI решения с IoT сензори и задвижващи механизми
  • Изграждане на Edge AI и IoT решения от край до край
  • Практически примери и случаи на използване

Use Case и приложения

  • Специфични за индустрията приложения на Edge AI в IoT
  • Задълбочени казуси в интелигентни домове, индустриален IoT, здравеопазване и др
  • Истории на успеха и научени уроци
  • Бъдещи тенденции и възможности в Edge AI за IoT

Етични съображения и най-добри практики

  • Гарантиране на поверителност и сигурност при внедрявания на Edge AI и IoT
  • Справяне с пристрастията и справедливостта в моделите на AI
  • Съответствие с разпоредбите и стандартите
  • Най-добри практики за отговорно внедряване на AI в IoT

Практически проекти и упражнения

  • Разработване на сложно приложение Edge AI за IoT
  • Реални проекти и сценарии
  • Съвместни групови упражнения
  • Представяне на проекти и обратна връзка

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основните концепции за AI и машинно обучение
  • Опит с езици за програмиране (Python препоръчително)
  • Запознаване с IoT концепции и технологии

Публика

  • IoT разработчици
  • Системни архитекти
  • Професионалисти в бранша
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории