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Struttura del corso
Concetti avanzati nell'Edge AI
- Approfondimento sull'architettura Edge AI
- Analisi comparativa di Edge AI e cloud AI
- Ultime tendenze e tecnologie emergenti nell'Edge AI
- Casi d'uso e applicazioni avanzate
Tecniche avanzate di ottimizzazione dei modelli
- Quantizzazione e sfoltimento per dispositivi periferici
- Distillazione delle conoscenze per i modelli leggeri
- Trasferisci l'apprendimento per le applicazioni di intelligenza artificiale edge
- Automatizzare i processi di ottimizzazione dei modelli
Strategie di implementazione all'avanguardia
- Containerizzazione e orchestrazione per l'Edge AI
- Implementazione di modelli di intelligenza artificiale utilizzando piattaforme di edge computing (ad esempio, Edge TPU, Jetson Nano)
- Inferenza in tempo reale e soluzioni a bassa latenza
- Gestione degli aggiornamenti e della scalabilità sui dispositivi perimetrali
Strumenti e framework specializzati
- Esplorazione di strumenti avanzati (ad esempio, TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Utilizzo di strumenti di ottimizzazione specifici per l'hardware
- Integrazione di modelli di intelligenza artificiale con hardware edge specializzato
- Casi di studio di strumenti in azione
Ottimizzazione e monitoraggio delle prestazioni
- Tecniche per il benchmarking delle prestazioni sui dispositivi edge
- Strumenti per il monitoraggio e il debug in tempo reale
- Gestire la latenza, il throughput e l'efficienza energetica
- Strategie per l'ottimizzazione e la manutenzione continua
Use Case e applicazioni innovative
- Applicazioni specifiche del settore dell'Edge AI avanzato
- Città intelligenti, veicoli autonomi, IoT industriale, sanità e altro ancora
- Casi di studio di implementazioni di successo dell'Edge AI
- Tendenze future e direzioni di ricerca nell'Edge AI
Considerazioni etiche e di sicurezza avanzate
- Garantire una solida sicurezza nelle implementazioni di Edge AI
- Affrontare complesse questioni etiche nell'IA all'edge
- Implementazione di tecniche di IA che preservano la privacy
- Conformità alle normative avanzate e agli standard di settore
Progetti pratici ed esercizi avanzati
- Sviluppo e ottimizzazione di un'applicazione Edge AI complessa
- Progetti reali e scenari avanzati
- Esercizi di gruppo collaborativi e sfide di innovazione
- Presentazioni dei progetti e feedback degli esperti
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione approfondita dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Conoscenza dei linguaggi di programmazione (Python consigliato)
- Esperienza con l'edge computing e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge
Pubblico
- Professionisti dell'IA
- Ricercatori
- Gli sviluppatori
14 ore