План на курса

Introduction to 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

  • Introduction to Edge AI платформи (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 дълбоко обучение
  • Обучителни модели за крайно внедряване
  • Техники за оптимизиране на модела
  • Инструменти и рамки за разработка на Edge AI

Внедряване на Edge AI приложения

  • Стъпки за внедряване на модели на крайни устройства
  • Мониторинг и управление на внедрени модели
  • Обработка на данни и изводи в реално време
  • Казуси и примери

Use Case и приложения

  • Специфични за индустрията приложения на Edge AI
  • 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 в Edge AI
  • Справяне с пристрастията и справедливостта
  • Съответствие с разпоредбите и стандартите
  • Най-добри практики за отговорно внедряване на AI

Практически проекти и упражнения

  • Разработване на просто 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 AI и машинно обучение
  • Опит с езици за програмиране (Python препоръчително)
  • Запознаване с общи компютърни концепции

Публика

  • Разработчици
  • ИТ специалисти
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории