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    Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI
- Definizione e concetti chiave
- Differenze tra Edge AI e Cloud AI
- Vantaggi e sfide dell'Edge AI
- Panoramica delle applicazioni di Edge AI
Architettura dell'Edge AI
- Componenti dei sistemi di Edge AI
- Requisiti hardware e software
- Flusso dati nelle applicazioni di Edge AI
- Integrazione con sistemi esistenti
Configurazione dell'Ambiente Edge AI
- Introduzione alle piattaforme di Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, ecc.)
- Installazione del software e delle librerie necessarie
- Configurazione dell'ambiente di sviluppo
- Inizializzazione della configurazione di Edge AI
Sviluppo dei Modelli Edge AI
- Panoramica dei modelli di machine learning e deep learning per dispositivi edge
- Addestramento di modelli specifici per la distribuzione su edge
- Tecniche per l'ottimizzazione dei modelli per i dispositivi edge
- Strumenti e framework per lo sviluppo di Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, ecc.)
Gestione e Preprocessing dei Dati per l'Edge AI
- Tecniche di raccolta dati per ambienti edge
- Preelaborazione e ampliamento dei dati per dispositivi edge
- Gestione delle pipeline dati sui dispositivi edge
- Garanzia della privacy e sicurezza dei dati in ambienti edge
Distribuzione di Applicazioni Edge AI
- Passaggi per la distribuzione dei modelli su diversi dispositivi edge
- Tecniche per il monitoraggio e gestione dei modelli distribuiti
- Elaborazione di dati in tempo reale e inferenza sui dispositivi edge
- Studi di caso e esempi pratici della distribuzione
Integrando l'Edge AI con Sistemi IoT
- Connessione delle soluzioni Edge AI con dispositivi e sensori IoT
- Protocolli di comunicazione e metodi di scambio dati
- Costruzione di una soluzione end-to-end di Edge AI e IoT
- Esempi pratici e casi d'uso
Casistiche ed Applicazioni
- Applicazioni specifiche per settore dell'Edge AI
- Studi di caso approfonditi nel settore sanitario, automobilistico e case intelligence
- Successi e insegnamenti
- Tendenze future ed opportunità nell'Edge AI
Considerazioni Etiche e Buone Pratiche
- Garanzia della privacy e sicurezza nelle distribuzioni Edge AI
- Gestione dell'bias e della fairness nei modelli Edge AI
- Conformità alle normative e standard
- Buone pratiche per un'affidabile distribuzione di AI
Progetti ed Esercizi Pratici
- Sviluppo di un'applicazione Edge AI complessa
- Progetti reali e scenari
- Esercizi di gruppo collaborativi
- Presentazioni dei progetti e feedback
Riepilogo ed Ulteriori Passaggi
Requisiti
- Comprensione dei concetti di base dell'IA e del machine learning
- Esperienza con linguaggi di programmazione (Python raccomandato)
- Familiarità con i concetti di edge computing e IoT
Pubblico
- Sviluppatori
- Professionisti IT
             14 Ore
        
        
