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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative