План на курса

Въведение в Edge AI в промышленни обстановки

  • Защо еджа компютърът е важен в производството
  • Сравнение с облачни базирани AI решения
  • Приложими случаи в компютърно зрение, предвиждане на поддръжка и управление

Апаратни платформи и ограничения на ниво устройство

  • Обзор на общопоставени еджа хардуери (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Разглеждане на обработка, памет и енергетични изисквания
  • Избор на правилната платформа за тип приложение

Разработка и оптимизация на модели за еджа

  • Техники за компресия, подрязване и квантизация на модели
  • Използване на TensorFlow Lite и ONNX за вградено развертане
  • Балансиране на точност срещу скорост в ограничени среди

Computer Vision и Sensor Fusion на еджа

  • Визуални инспекции и мониторинг на еджа
  • Интеграция на данни от множество сензори (вибрации, температура, камери)
  • Реално време за откриване на аномалии с Edge Impulse

Communication и размяна на данни

  • Използване на MQTT за индустриални съобщения
  • Интеграция с SCADA, OPC-UA и PLC системи
  • Сигурност и устойчивост в еджа комуникации

Развертане и тестване на място

  • Опаковане и развертане на модели на еджа устройства
  • Мониторинг на производителност и управление на актуализации
  • Примерен случай: реално време за циклично вземане на решения с местно действие

Мащабиране и поддръжка на Edge AI системи

  • Стратегии за управление на еджа устройства
  • Дистанционни актуализации и цикли на обновяване на модели
  • Цикъл на живот за индустриално ниво развертане

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на вграждени системи или IoT архитектури
  • Опит с Python или C/C++ програмиране
  • Знание за разработка на модели на машинно обучение

Целева публикация

  • Разработчици на вграждени системи
  • Екипи за индустриално IoT
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории