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
Увод в Edge AI
- Дефиниция и ключови концепции
- Разлики между Edge AI и Cloud AI
- Преимущества и предизвикателства на Edge AI
- Обзор на приложения на Edge AI
Архитектура на Edge AI
- Компоненти на системи за Edge AI
- Изисквания за хардуер и софтуер
- Поток на данни в приложенията на Edge AI
- Интеграция с съществуващи системи
Настройка на средата за Edge AI
- Увод в платформи за Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, и др.)
- Инсталиране на необходими софтуерни приложения и библиотеки
- Настройка на средата за разработка
- Инициализация на настройката за Edge AI
Разработка на модели за Edge AI
- Обзор на модели за машинно обучение и дълбоко обучение за уредове на периферията
- Обучение на модели, специално за развъртане на периферията
- Техники за оптимизация на модели за уредове на периферията
- Инструменти и платформи за разработка на Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, и др.)
Управление и предобработка на данни за Edge AI
- Техники за събиране на данни в периферни среди
- Предобработка и аугментация на данни за уредове на периферията
- Управление на каналите за данни на уредове на периферията
- Осигуряване на приватност и сигурност на данни в периферни среди
Развъртане на приложения за Edge AI
- Стъпки за развъртане на модели на различни уредове на периферията
- Техники за мониторинг и управление на развъртани модели
- Реално време за обработка на данни и изводи на уредове на периферията
- Примерни изследвания и практическо приложение на развъртане
Интеграция на Edge AI с системи IoT
- Съединяване на решенията за Edge AI с уредове и сензори IoT
- Протоколи за комуникация и методи за размяна на данни
- Създаване на краен-краен решение за Edge AI и IoT
- Практически примери и приложения
Примерни изследвания и приложения
- Приложения на Edge AI в различни отрасли
- Подробни изследвания в здравеопазването, автомобилната промишленост и умните домакинии
- Успешни истории и извълени уроци
- Будущи тенденции и възможности в Edge AI
Етични разглеждания и добри практики
- Осигуряване на приватност и сигурност в развъртаните решения за Edge AI
- Отзивчивост към предразположеност и справедливост в моделите за Edge AI
- Съответствие с регулации и стандарти
- Добри практики за отговорно развъртане на AI
Практическа работа и упражнения
- Разработка на сложно приложение за Edge AI
- Реални проекти и сценарии
- Колаборативни упражнения в група
- Представяне на проекти и обратна връзка
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните концепции на изкуствен интелект и машинно обучение
- Опит с езици за програмиране (рекомендуеми е Python)
- Знакомство с концепциите на Edge computing и IoT
Целева аудитория
- Разработчици
- IT специалисти
14 часа