Struttura del corso

  • Introduzione all'Edge AI
    • Definizione di Edge AI e la sua rilevanza
    • Vantaggi della distribuzione dei modelli AI all'edge
    • Panoramica del paesaggio dell'AI per il calcolo edge
  • Architetture delle Reti Neurali Convolutive (CNN) per l'Edge AI
    • Comprendere i concetti base delle CNN e la loro applicabilità all'Edge AI
    • Riflessioni progettuali per le CNN sui dispositivi edge
    • Casi di studio: modelli CNN efficienti in azione
  • Progettazione di Reti Compattate per il Deployment Edge
    • Tecniche per ridurre la dimensione del modello senza compromettere l'accuratezza
    • Strumenti e framework per l'ottimizzazione dei modelli
    • Valutazione delle trade-off tra prestazioni e complessità
  • Tecniche di Distillazione del Conoscere per l'Edge AI
    • Principi della distillazione del conoscere e i suoi vantaggi
    • Implementazione della distillazione del conoscere per modelli edge
    • Esempi pratici e success stories
  • Metodi di Compressione Profonda per i Modelli Edge AI
    • Panoramica delle tecniche di compressione del modello (pruning, quantizzazione)
    • Applicazione dei metodi di compressione a scenari Edge AI
    • Impatto sulle prestazioni, l'accuratezza e il deployment del modello
  • Concetti e Applicazioni del Federated Learning
    • Introduzione al federated learning e la sua importanza per privacy ed efficienza
    • Aspetti architetturali ed operativi dei sistemi di federated learning
    • Sfide e soluzioni nell'implementazione del federated learning all'edge
  • Implementazione di Soluzioni Edge AI
    • Flusso di lavoro end-to-end per il deployment dei modelli AI sui dispositivi edge
    • Strumenti e piattaforme che supportano lo sviluppo Edge AI
    • Monitoraggio e gestione di applicazioni Edge AI in produzione
  • Casi di Studio e Lavoro Progettuale
    • Analisi dei deployment real-world dell'Edge AI in vari settori
    • Lavoro progettuale di gruppo: design e implementazione di una soluzione Edge AI
    • Presentazione ed esame critico degli esiti del progetto

Requisiti

  • Familiarità con il calcolo in cloud e l'intelligenza artificiale

Pubblico interessato

  • Analisti aziendali
  • Gestori di prodotti
  • Sviluppatori
 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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