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Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI e all'IoT
- Definizione e concetti chiave dell'Edge AI
- Panoramica dei sistemi e delle architetture IoT
- Vantaggi e sfide della integrazione dell'Edge AI con l'IoT
- Applicazioni reali e casi d'uso
Architettura Edge AI per IoT
- Componenti dei sistemi Edge AI per IoT
- Requisiti hardware e software
- Flusso di dati nelle applicazioni IoT abilitate dall'Edge AI
- Integrazione con i sistemi IoT esistenti
Configurazione dell'Ambiente Edge AI e IoT
- Introduzione a piattaforme popolari IoT (come Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
- Installazione di software e librerie necessarie
- Configurazione dell'ambiente di sviluppo
- Inizializzazione della configurazione Edge AI e IoT
Sviluppo di Modelli AI per Dispositivi IoT
- Panoramica dei modelli di apprendimento automatico e deep learning per edge e IoT
- Addestramento ed ottimizzazione dei modelli per la distribuzione in IoT
- Strumenti e framework per lo sviluppo Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, ecc.)
- Tecniche di compressione e ottimizzazione dei modelli
Gestione e Preelaborazione Dati in IoT
- Tecniche per la raccolta dei dati negli ambienti IoT
- Preelaborazione e ampliamento dei dati per dispositivi edge
- Gestione delle pipeline di dati sui dispositivi IoT
- Garanzia della privacy e sicurezza dei dati negli ambienti IoT
Distribuzione di Modelli Edge AI su Dispositivi IoT
- Passaggi per la distribuzione dei modelli AI sui dispositivi edge IoT
- Tecniche per il monitoraggio e gestione dei modelli distribuiti
- Processamento e inferenza in tempo reale su dispositivi IoT
- Studi di caso e esempi pratici della distribuzione
Integrazione Edge AI con Protocolli e Piattaforme IoT
- Panoramica dei protocolli di comunicazione IoT (MQTT, CoAP, HTTP, ecc.)
- Connessione delle soluzioni Edge AI con sensori e attuatori IoT
- Creazione di soluzioni end-to-end Edge AI e IoT
- Esempi pratici e casi d'uso
Casi D'Uso ed Applicazioni
- Applicazioni specifiche per settore dell'Edge AI in IoT
- Studi di caso approfonditi in case intelligenti, IoT industriale, sanità e altro
- Storie di successo e lezioni apprese
- Tendenze future e opportunità nell'Edge AI per IoT
Considerazioni Etiche e Migliori Pratiche
- Garanzia della privacy e sicurezza nelle distribuzioni Edge AI e IoT
- Gestione del bias e dell'equità nei modelli AI
- Conformità con le normative e i standard
- Migliori pratiche per un'impostazione responsabile delle distribuzioni AI in IoT
Progetti Pratici ed Esercizi
- Sviluppo di applicazioni complesse Edge AI per IoT
- Progetti e scenari reali
- Esercizi di gruppo collaborativi
- Presentazione dei progetti e feedback
Riepilogo ed Azioni Successive
Requisiti
- Comprendere i concetti di base dell'IA e del machine learning
- Esperienza con linguaggi di programmazione (Python raccomandato)
- Familiarità con i concetti e le tecnologie IoT
Pubblico di riferimento
- Sviluppatori IoT
- Architetti di sistema
- Professionisti dell'industria
14 ore