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課程簡介
邊緣人工智慧與物聯網簡介
- 邊緣AI的定義與關鍵概念
- 物聯網系統與架構概覽
- 將邊緣AI整合至物聯網的優勢與挑戰
- 實際應用案例與使用情境
物聯網用邊緣AI架構
- 邊緣AI系統的構成要素
- 硬體與軟體需求
- 具備邊緣AI功能的物聯網應用程式資料流程
- 與現有物聯網系統整合
建立邊緣AI與物聯網環境
- 常見物聯網平台簡介(例如:Arduino、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson)
- 安裝必要的軟體和函式庫
- 配置開發環境
- 初始化邊緣AI與物聯網設置
為物聯網設備開發AI模型
- 邊緣和物聯網機器學習及深度學習模型概覽
- 訓練和優化適合物聯網部署的模型
- 邊緣AI開發工具與框架(如TensorFlow Lite、OpenVINO等)
- 模型壓縮與優化技術
物聯網中的數據管理與預處理
- 物聯網環境中的數據收集技術
- 邊緣設備所需的數據預處理與增強方法
- 在物聯網設備上管理數據管道
- 確保物聯網環境中的數據隱私與安全性
將邊緣AI模型部署到物聯網設備
- 在物聯網邊緣設備上部署AI模型的步驟
- 監控和管理已部署模型的技巧
- 在物聯網設備上執行即時數據處理與推論
- 部署案例研究與實例
將邊緣AI整合至物聯網協議和平台
- 物聯網通訊協議概覽(MQTT、CoAP、HTTP等)
- 將邊緣AI解決方案連接至物聯網感測器與執行器
- 構建端到端的邊緣AI和物聯網解決方案
- 實際範例與使用案例
使用案例與應用
- 產業特定領域的邊緣AI在物聯網中的應用
- 智慧家居、工業物聯網、醫療保健等深入案例分析
- 成功故事與經驗教訓
- 邊緣AI在物聯網中的未來趨勢與機會
倫理考量與最佳實踐
- 確保邊緣AI和物聯網部署中的隱私與安全
- 解決AI模型中的偏差與公平性問題
- 符合法規與標準要求
- 負責任地部署物聯網AI的最佳實踐方法
實作專案與練習
- 開發複雜的邊緣AI物聯網應用程式
- 真實世界項目與情境模擬
- 小組協作練習
- 專案展示與反饋
總結與下一步行動
最低要求
- 具備基礎人工智慧和機器學習概念的理解
- 具有程式語言經驗(建議使用Python)
- 熟悉物聯網相關概念與技術
受訓對象
- 物聯網開發者
- 系統架構師
- 業界專業人士
14 小時
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
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