Kursplan

Introduksjon til Edge AI og IoT

  • Definisjon og nøkkelbegreper for Edge AI
  • Oversikt over IoT-systemer og arkitekturer
  • Fordeler og utfordringer med å integrere Edge AI med IoT
  • Virkelige applikasjoner og brukstilfeller

Edge AI-arkitektur for IoT

  • Komponenter av Edge AI-systemer for IoT
  • Krav til maskinvare og programvare
  • Dataflyt i Edge AI-aktiverte IoT-applikasjoner
  • Integrasjon med eksisterende IoT-systemer

Sette opp Edge AI og IoT-miljøet

  • Introduksjon til populære IoT-plattformer (f.eks. Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Installere nødvendig programvare og biblioteker
  • Konfigurere utviklingsmiljøet
  • Initialiserer Edge AI og IoT-oppsettet

Utvikle AI-modeller for IoT-enheter

  • Oversikt over maskinlærings- og dyplæringsmodeller for edge og IoT
  • Opplæring og optimalisering av modeller for IoT-distribusjon
  • Verktøy og rammeverk for Edge AI-utvikling (TensorFlow Lite, OpenVINO osv.)
  • Teknikker for modellkomprimering og optimalisering

Data Management og forbehandling i IoT

  • Datainnsamlingsteknikker for IoT-miljøer
  • Dataforbehandling og utvidelse for edge-enheter
  • Administrere datapipelines på IoT-enheter
  • Sikre datavern og sikkerhet i IoT-miljøer

Distribuere Edge AI-modeller på IoT-enheter

  • Trinn for å distribuere AI-modeller på IoT-kantenheter
  • Teknikker for å overvåke og administrere utplasserte modeller
  • Sanntidsdatabehandling og inferens på IoT-enheter
  • Kasusstudier og praktiske eksempler på utplassering

Integrering av Edge AI med IoT-protokoller og -plattformer

  • Oversikt over IoT-kommunikasjonsprotokoller (MQTT, CoAP, HTTP, etc.)
  • Koble til Edge AI-løsninger med IoT-sensorer og aktuatorer
  • Bygge ende-til-ende Edge AI og IoT-løsninger
  • Praktiske eksempler og brukssaker

Use Cases og applikasjoner

  • Bransjespesifikke anvendelser av Edge AI i IoT
  • Dybde casestudier innen smarte hjem, industriell IoT, helsetjenester og mer
  • Suksesshistorier og lærdom
  • Fremtidige trender og muligheter i Edge AI for IoT

Etiske vurderinger og beste praksis

  • Sikre personvern og sikkerhet i Edge AI og IoT-distribusjoner
  • Ta tak i skjevheter og rettferdighet i AI-modeller
  • Overholdelse av forskrifter og standarder
  • Beste praksis for ansvarlig AI-distribusjon i IoT

Praktiske prosjekter og øvelser

  • Utvikler en kompleks Edge AI-applikasjon for IoT
  • Prosjekter og scenarier i den virkelige verden
  • Samarbeidsgruppeøvelser
  • Prosjektpresentasjoner og tilbakemeldinger

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • En forståelse av grunnleggende AI og maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med programmeringsspråk (Python anbefales)
  • Kjennskap til IoT-konsepter og -teknologier

Publikum

  • IoT-utviklere
  • Systemarkitekter
  • Bransjefagfolk
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories