Kursplan

Introduktion till Edge AI och IoT

  • Definition och nyckelkoncept för Edge AI
  • Översikt över IoT-system och arkitekturer
  • Fördelar och utmaningar med att integrera Edge AI med IoT
  • Verkliga applikationer och användningsområden

Edge AI-arkitektur för IoT

  • Komponenter i Edge AI-system för IoT
  • Hårdvaru- och programvarukrav
  • Dataflöde i Edge AI-aktiverade IoT-applikationer
  • Integration med befintliga IoT-system

Inställning av Edge AI- och IoT-miljön

  • Introduktion till populära IoT-plattformar (t.ex. Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Installation av nödvändig programvara och bibliotek
  • Konfiguration av utvecklingsmiljön
  • Initiering av Edge AI- och IoT-inställning

Utveckling av AI-modeller för IoT-enheter

  • Översikt över maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller för edge och IoT
  • Träning och optimering av modeller för IoT-implementering
  • Verktyg och ramverk för Edge AI-utveckling (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Tekniker för modellkomprimering och optimering

Datahantering och förbehandling i IoT

  • Tekniker för datainsamling i IoT-miljöer
  • Dataförbehandling och augmentation för edge-enheter
  • Hantering av datapipelines på IoT-enheter
  • Säkerställande av dataprivat och säkerhet i IoT-miljöer

Implementering av Edge AI-modeller på IoT-enheter

  • Steg för att implementera AI-modeller på IoT-edge-enheter
  • Tekniker för övervakning och hantering av implementerade modeller
  • Realtidsbehandling och inferens på IoT-enheter
  • Fallstudier och praktiska exempel på implementering

Integration av Edge AI med IoT-protokoll och plattformar

  • Översikt över IoT-kommunikationsprotokoll (MQTT, CoAP, HTTP, etc.)
  • Anslutning av Edge AI-lösningar med IoT-sensorer och aktuatorer
  • Byggande av slutna Edge AI- och IoT-lösningar
  • Praktiska exempel och användningsområden

Användningsområden och applikationer

  • Branschspecifika applikationer av Edge AI i IoT
  • Djuppågående fallstudier inom smarta hem, industriell IoT, hälsovård och mer
  • Framgångsberättelser och lärdomar
  • Framtida trender och möjligheter inom Edge AI för IoT

Etiska överväganden och bästa praxis

  • Säkerställande av privat och säkerhet i Edge AI- och IoT-implementeringar
  • Hantering av fördomar och rättvisa i AI-modeller
  • Efterlevnad av regler och standarder
  • Bästa praxis för ansvarsfull AI-implementering i IoT

Praktiska projekt och övningar

  • Utveckling av en komplex Edge AI-applikation för IoT
  • Verkliga projekt och scenarier
  • Samarbetande gruppövningar
  • Projektpresentationer och återkoppling

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för AI- och maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av programspråk (rekommenderas Python)
  • Kännedom om IoT-koncept och teknologier

Målgrupp

  • IoT-utvecklare
  • Systemarkitekter
  • Branschprofessionella
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier