План на курса

Въведение в ръбовните и агентски технологии на ИИ

  • Общ преглед на агентската ИИ и ръбовното изчисление
  • Разглеждане на латентността, поверителността и пасажираметата
  • Архитектурно сравнение: облак срещу ръбовни агенти

Проектиране на архитектури за леки агенти

  • Разбиване на циклите на агентите за системи с ограничени ресурси
  • Асинхронно проектиране за ефективни изчисления
  • Балансиране на автономията и свързаността

Настройка на разработващата среда

  • Инсталация на Python фреймуърки за ръбово ИИ
  • Конфигуриране на TensorFlow Lite и PyTorch Mobile
  • Разпространяване на тестови среди в Raspberry Pi или аналогични устройства

Имплементация на локална инференция

  • Преобразуване и квантизиране на модели за ръбово разпространяване
  • Извършване на инференция с TensorFlow Lite и ONNX Runtime
  • Интегриране на резултатите от инференцията в циклите на агентите

Интеграция на агенти с хардуер и IoT

  • Свързване с датчици, актуатори и модули за IoT
  • Локални канали за събиране и обработка на данни
  • Операции в офлайн режим и поведение, активирано от събития

Оптимизация и мониторинг

  • Оптимизиране на производителността за ниска мощност и висока скорост
  • Техники за кеширане при ръбово изчисление и сжатие на модели
  • Мониторинг и отстраняване на грешки в ръбовните агенти

Практически проект: Разпространяване на лек агент в ръбово хардуер

  • Проектиране на малък автономен агент за задачи по IoT или роботика
  • Имплементация на моделна инференция и локална логика
  • Тестване и оптимизиране за латентност и надеждност

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с програмирането на Python
  • Основно разбиране за машинното обучение и неговите процеси
  • Запознаност с концепции на вградени или ръбовни технологии

Аудитория

  • Разработчици, които интегрират ИИ във вградени системи
  • Инженери за ръбово машинно обучение, проектиращи решения за локална инференция
  • Команди по роботика, разполагащи агентски ИИ за автономни операции
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории