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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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