Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az Edge AI-ba
- Definíciók és kulcsgyakorlatok
- Különbségek az Edge AI és a cloud AI között
- Edge AI előnyei és felhasználási területei
- Áttekintés az edge-eszközökről és platformokról
Az edge-környezet beállítása
- Bevezetés az edge-eszközökbe (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson stb.)
- A szükséges szoftverek és könyvtárak telepítése
- Az fejlesztői környezet konfigurálása
- A hardver előkészítése az AI-bevezetéshez
AI-modellek fejlesztése az edge-en
- Áttekintés a machine learning és deep learning modellek szerepéről az edge-eszközökön
- Módszerek a modellek edzéséhez helyi és felhőalapú környezetben
- Model-optimalizálás edge-deploymenthoz (kvantálás, pruning stb.)
- Eszközök és keretrendszerek az Edge AI fejlesztéséhez (TensorFlow Lite, OpenVINO stb.)
AI-modellek telepítése edge-eszközökre
- Lépések az AI-modellek különböző edge-hardverekekre való telepítéséhez
- Valós idejű adatfeldolgozás és inferencia edge-eszközökön
- A telepített modellek figyelése és kezelése
- Gyakorlati példák és esettanulmányok
Gyakorlati AI-megoldások és projektek
- AI-alkalmazások fejlesztése edge-eszközökhöz (pl. gépi látás, természetes nyelvfeldolgozás)
- Gyakorlati projekt: Okos kamera rendszer építése
- Gyakorlati projekt: Hangfelismerés implementálása edge-eszközökön
- Közös csoportos projektek és valós világ forgatókönyvek
Teljesítményértékelés és optimalizálás
- Módszerek a modellek teljesítményének értékelésére edge-eszközökön
- Eszközök az Edge AI alkalmazások figyeléséhez és hibakereséséhez
- Stratégiák az AI-modellek teljesítményének optimalizálására
- Látencia és energiafogyasztás kihívásainak kezelése
Integráció IoT rendszerekkel
- Edge AI megoldások összekötése IoT eszközökkel és érzékelőkkel
- Kommunikációs protokollok és adatcseremódok
- Végpont-ért-végpont Edge AI és IoT megoldás építése
- Gyakorlati integrációs példák
Etikai és biztonsági szempontok
- Adatvédelem és biztonság biztosítása az Edge AI alkalmazásokban
- Túloldalt és tisztességtelenséget kezelő módszerek az AI-modellekben
- Törvényi előírások és szabványok betartása
- Legjobb gyakorlatok a felelős AI-bevezetéshez
Gyakorlati projektek és feladatok
- Átfogó Edge AI alkalmazás fejlesztése
- Valós világ projektek és forgatókönyvek
- Közös csoportos gyakorlatok
- Projekt-bemutatók és visszajelzések
Követelmények
- AI és machine learning fogalmak ismerete
- Programozási nyelvek használata (Python ajánlott)
- Ismertető tudás az edge-számítási koncepciókról
Célközönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
- Technológiai érdeklődők
14 Órák
Vélemények (3)
Nagyon tetszett, hogy időt szántunk a CHAT GPT-vel való játszozgatásra. A terem ebben az esetben nem volt a legmegfelelőbb - helyette egy nagy asztalra több kisebb asztalt kellett volna beállítani, így csoportokban lehettünk volna, és ötletekkel gondolkodhattunk volna.
Nola - Laramie County Community College
Kurzus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Gépi fordítás
Fókuszált munka az első elvekből indulva, majd ugyanabból a naptól esettanulmányok alkalmazásához való átmenet
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurzus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Gépi fordítás
Annak ellenére, hogy valódi céges adatokat használt. A tanár nagyon jó megközelítést alkalmazott a tanulók részvételének és versengésének elősegítésével
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurzus - Applied AI from Scratch in Python
Gépi fordítás
