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 ipari környezetben
- Miért fontos az edge computing a gyártásban
- Összehasonlítás a felhőalapú mesterséges intelligenciával
- Felhasználási esetek a gépi látás, a prediktív karbantartás és a vezérlés területén
Hardverplatformok és eszközszintű korlátok
- A gyakori edge hardverek áttekintése (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
- Feldolgozási, memória- és energiafogyasztási szempontok
- A megfelelő platform kiválasztása az alkalmazás típusához
Modellfejlesztés és optimalizálás edge környezetre
- Modelltömörítési, metszési és kvantálási technikák
- A TensorFlow Lite és az ONNX használata beágyazott telepítéshez
- A pontosság és a sebesség egyensúlyának megteremtése korlátozott erőforrású környezetekben
Számítógépes látás és érzékelőfúzió az edge-en
- Edge-alapú vizuális ellenőrzés és megfigyelés
- Több érzékelő adatainak integrálása (rezgés, hőmérséklet, kamerák)
- Valós idejű anomáliadetektálás az Edge Impulse segítségével
Kommunikáció és adatcsere
- Az MQTT használata ipari üzenetküldéshez
- Integráció SCADA, OPC-UA és PLC rendszerekkel
- Biztonság és ellenálló képesség az edge kommunikációban
Telepítés és terepi tesztelés
- Modellek csomagolása és telepítése edge eszközökön
- Teljesítményfigyelés és frissítések kezelése
- Esettanulmány: valós idejű döntési hurok helyi beavatkozással
Edge AI rendszerek skálázása és karbantartása
- Edge eszközkezelési stratégiák
- Távoli frissítések és modell-újratanítási ciklusok
- Életciklus-szempontok ipari szintű telepítéshez
Összefoglalás és a következő lépések
Követelmények
- Beágyazott rendszerek vagy IoT architektúrák ismerete
- Python vagy C/C++ programozási tapasztalat
- Jártasság a gépi tanulási modellek fejlesztésében
Célközönség
- Beágyazott fejlesztők
- Ipari IoT csapatok
21 Órák
Vélemények (1)
Hogy foglalkozhassunk haladó témákkal és valós példákon dolgozhassunk
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurzus - Advanced Edge AI Techniques
Gépi fordítás
