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Struttura del corso

Introduzione all'Edge AI e all'IoT

  • Definizione e concetti chiave dell'Edge AI
  • Panoramica sui sistemi e sulle architetture IoT
  • Vantaggi e sfide derivanti dall'integrazione tra Edge AI e IoT
  • Applicazioni concrete nel mondo reale

Architettura dell'Edge AI per l'IoT

  • Componenti principali dei sistemi Edge AI per IoT
  • Requisiti hardware e software necessari
  • Flusso di dati nei sistemi IoT dotati di funzionalità Edge AI
  • Integrazione con i sistemi IoT esistenti

Configurazione dell'ambiente per l'Edge AI e l'IoT

  • Presentazione delle principali piattaforme IoT (ad esempio Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Installazione dei software e delle librerie necessarie
  • Impostazione dell'ambiente di sviluppo
  • Inizializzazione della configurazione complessiva per Edge AI e IoT

Sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale per dispositivi IoT

  • Panoramica sui modelli di apprendimento automatico e profondo adatti all'uso in ambienti edge e IoT
  • Tecniche di addestramento e ottimizzazione dei modelli per il deployment IoT
  • Strumenti e framework utili per lo sviluppo Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, ecc.)
  • Metodi per la compressione e l'ottimizzazione dei modelli

Gestione ed elaborazione preliminare dei dati nell'ambito IoT

  • Tecniche di raccolta dei dati nei contesti IoT
  • Pre-elaborazione e potenziamento dei dati sui dispositivi edge
  • Organizzazione efficace dei flussi di dati sui dispositivi IoT
  • Tutela della privacy e sicurezza nelle trasmissioni di dati in ambienti IoT

Distribuzione dei modelli Edge AI sui dispositivi IoT

  • Procedura passo dopo passo per il deployment di modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge IoT
  • Metodi per monitorare e gestire i modelli già distribuiti
  • Elaborazione dei dati in tempo reale e inferenza computazionale direttamente sui dispositivi IoT
  • Analisi di casi pratici ed esempi concreti di implementazione

Integrazione dell'Edge AI con protocolli e piattaforme IoT

  • Descrizione dei principali protocolli di comunicazione IoT (MQTT, CoAP, HTTP, ecc.)
  • Collegamento tra soluzioni Edge AI e sensori o attuatori IoT
  • Realizzazione di soluzioni end-to-end che combinano Edge AI e IoT
  • Illustrazione con esempi pratici e casi d'uso concreti

Applicazioni e scenari d’utilizzo

  • Esempi di impiego dell'Edge AI in ambiti specifici, quali l'IoT industriale o domestico
  • Analisi approfondite di casi d’uso nel settore abitativo intelligente, nell’industria e nella sanità
  • Success story e insegnamenti ricavati dall'esperienza pratica
  • Tendenze future e nuove opportunità nell’ambito dell'Edge AI per l'IoT

Aspetti etici e buone pratiche operativo-organizzative

  • Tutela della privacy e sicurezza nel deployment di soluzioni Edge AI e IoT
  • Gestione dell'imparzialità e dell'assenza di pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale
  • Rispetto delle normative vigenti e dei standard tecnico-sanitari
  • Linee guida fondamentali per un utilizzo responsabile dell'IA nell'ambito IoT

Progetti e esercizi pratici guidati

  • Realizzazione di una complessa applicazione Edge AI finalizzata a un contesto IoT specifico
  • Lavoro su scenari realistici e casi pratici proposti nel corso
  • Attività di gruppo in collaborazione con altri partecipanti
  • Presentazioni dei risultati ottenuti e feedback personalizzato da parte degli istruttori

Sintesi finale e prospettive future

Requisiti

  • Conoscenza di base dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Esperienza con linguaggi di programmazione (si raccomanda Python)
  • Familiarità con i concetti e le tecnologie legati all'IoT

Destinatari del corso

  • Sviluppatori IoT
  • Architetti di sistemi
  • Professionisti del settore
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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