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Struttura del corso
- Introduzione all'Edge AI
- Definizione di Edge AI e del suo significato
- Vantaggi dell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale all'edge
- Panoramica del panorama dell'IA per l'edge computing
- Architetture convoluzionali Neural Networks (CNN) per l'IA perimetrale
- Comprendere le nozioni di base della CNN e la loro applicabilità a Edge AI
- Considerazioni sulla progettazione per le CNN sui dispositivi perimetrali
- Casi di studio: Modelli CNN efficienti in azione
- Progettazione di reti compatte per l'implementazione edge
- Tecniche per ridurre le dimensioni del modello senza sacrificare la precisione
- Strumenti e framework per l'ottimizzazione dei modelli
- Valutazione dei compromessi tra prestazioni e complessità
- Tecniche di distillazione della conoscenza per l'Edge AI
- Principi della distillazione della conoscenza e suoi benefici
- Implementazione della distillazione della conoscenza per i modelli edge
- Esempi pratici e storie di successo
- Metodi di compressione profonda per i modelli Edge AI
- Cenni sulle tecniche di compressione del modello (potatura, quantizzazione)
- Applicazione di metodi di compressione a scenari di edge AI
- Impatto sulle prestazioni, sull'accuratezza e sulla distribuzione del modello
- Concetti e applicazioni dell'apprendimento federato
- Introduzione all'apprendimento federato e alla sua importanza per la privacy e l'efficienza
- Aspetti architetturali e operativi dei sistemi di apprendimento federato
- Sfide e soluzioni nell'implementazione dell'apprendimento federato all'edge
- Implementazione di soluzioni Edge AI
- Flusso di lavoro end-to-end per la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge
- Strumenti e piattaforme a supporto dello sviluppo di Edge AI
- Monitoraggio e gestione delle applicazioni Edge AI in produzione
- Casi di studio e project work
- Analisi delle implementazioni di Edge AI nel mondo reale in vari settori
- Progetto di gruppo: Progettare e implementare una soluzione Edge AI
- Presentazione e critica dei risultati del progetto
Requisiti
- Familiarità con il cloud computing e l'intelligenza artificiale
Pubblico
- Business Analisti
- Responsabili di prodotto
- Gli sviluppatori
35 ore