Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Struttura del corso
Concetti Avanzati nell'Edge AI
- Approfondimento sull'architettura dell'Edge AI
- Analisi comparativa tra Edge AI e Cloud AI
- Ultimi trend e nuove tecnologie nell'Edge AI
- Casistiche avanzate ed applicazioni
Tecniche Avanzate di Ottimizzazione dei Modelli
- Quantizzazione e pruning per dispositivi edge
- Distillazione del know-how per modelli leggeri
- Transfer learning per applicazioni di Edge AI
- Automatizzazione dei processi di ottimizzazione dei modelli
Strategie Avanzate di Deployment
- Containerizzazione e orchestrazione per l'Edge AI
- Deploying AI models using edge computing platforms (e.g., Edge TPU, Jetson Nano)
- Inference in tempo reale e soluzioni a bassa latenza
- Gestione degli aggiornamenti ed escalabilità su dispositivi edge
Strumenti e Framework Specializzati
- Esplorazione di strumenti avanzati (e.g., TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Utilizzo di strumenti di ottimizzazione specifici per il hardware
- Integrazione dei modelli AI con hardware specializzato edge
- Studi di caso sugli strumenti in azione
Affinamento e Monitoraggio delle Prestazioni
- Tecniche per la benchmarking sulle prestazioni sui dispositivi edge
- Strumenti per il monitoraggio in tempo reale e debugging
- Affrontare la latenza, l'attraversamento ed l'efficienza energetica
- Strategie per l'ottimizzazione continua e manutenzione
Casistiche Innovative e Applicazioni
- Applicazioni specifiche per settore di avanzate tecniche Edge AI
- Città intelligenti, veicoli autonomi, industrial IoT, salute ed altro ancora
- Studi di caso delle implementazioni riuscite dell'Edge AI
- Tendenze future e direzioni della ricerca nell'Edge AI
Considerazioni Etiche ed Euristiche Avanzate
- Assicurare una robusta sicurezza nei deployment dell'Edge AI
- Affrontare complessi problemi etici nell'AI all'edge
- Implementare tecniche di AI che preservano la privacy
- Conformità con regolamenti avanzati e standard di settore
Progetti Pratici ed Esercizi Avanzati
- Sviluppare ed ottimizzare un'applicazione complessa di Edge AI
- Progetti real-world e scenari avanzati
- Esercizi collaborativi in gruppo e sfide innovative
- Presentazioni dei progetti ed opinioni degli esperti
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprensione approfondita dei concetti di intelligenza artificiale e machine learning
- Proficenza nelle lingue di programmazione (si consiglia Python)
- Esperienza con il computing all'edge e la distribuzione di modelli AI su dispositivi edge
Destinatari
- Professionisti dell'IA
- Ricerca
- Sviluppatori
14 ore