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Struttura del corso

Introduzione all'Edge AI in Ambienti Industriali

  • Perché il computing edge è importante nella manifattura
  • Confronto con l'AI basata su cloud
  • Casi d'uso in visione artificiale, manutenzione predittiva e controllo

Piattaforme Hardware e Vincoli a Livello di Dispositivo

  • Panoramica dei comuni hardware edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Considerazioni su elaborazione, memoria e alimentazione
  • Selezione della piattaforma giusta in base al tipo di applicazione

Sviluppo e Ottimizzazione dei Modelli per l'Edge

  • Tecniche di compressione, potatura e quantizzazione dei modelli
  • Utilizzo di TensorFlow Lite e ONNX per il deployment embedded
  • Bilanciamento tra accuratezza e velocità in ambienti vincolati

Visione Artificiale e Fusione Sensori all'Edge

  • Ispezione visiva e monitoraggio basati su edge
  • Integrazione dei dati provenienti da più sensori (vibrazione, temperatura, telecamere)
  • Rilevamento di anomalie in tempo reale con Edge Impulse

Comunicazione e Scambio di Dati

  • Utilizzo di MQTT per la messaggistica industriale
  • Integrazione con sistemi SCADA, OPC-UA e PLC
  • Sicurezza e resilienza nelle comunicazioni edge

Deployment e Test sul Campo

  • Pacchettizzazione e deployment dei modelli su dispositivi edge
  • Monitoraggio delle prestazioni e gestione degli aggiornamenti
  • Caso studio: ciclo decisionale in tempo reale con attuazione locale

Scalabilità e Manutenzione dei Sistemi Edge AI

  • Strategie di gestione dei dispositivi edge
  • Aggiornamenti remoti e cicli di retraining dei modelli
  • Considerazioni sul ciclo di vita per il deployment a livello industriale

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Conoscenza dei sistemi embedded o delle architetture IoT
  • Esperienza nella programmazione Python o C/C++
  • Familiarità con lo sviluppo di modelli di machine learning

Pubblico di Riferimento

  • Sviluppatori embedded
  • Team di Industrial IoT
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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