Struttura del corso

Introduzione al Calcolo Edge e AI Agente

  • Panoramica sull'AI agente e il calcolo edge
  • Considerazioni su latenza, privacy e larghezza di banda
  • Confronto architettonico: agenti cloud vs. edge

Progettazione di Architetture di Agenti Leggeri

  • Decomposizione del ciclo agente per sistemi a risorse limitate
  • Design asincrono per calcolo efficiente
  • Bilanciamento tra autonomia e connettività

Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo

  • Installazione di framework Python per il calcolo edge AI
  • Configurazione di TensorFlow Lite e PyTorch Mobile
  • Distribuzione di ambienti di test su Raspberry Pi o dispositivi simili

Implementazione dell'Inferenza su Dispositivo

  • Conversione e quantizzazione dei modelli per la distribuzione edge
  • Esecuzione di inferenze con TensorFlow Lite e ONNX Runtime
  • Integrazione dei risultati dell'inferenza nei cicli decisionali degli agenti

Integrazione di Agenti con Hardware e IoT

  • Connessione di sensori, attuatori e moduli IoT
  • Pipeline locali per la raccolta e il processing dei dati
  • Operazioni offline e comportamento a eventi

Ottimizzazione e Monitoraggio

  • Ottimizzazione delle prestazioni per basso consumo energetico e alta velocità
  • Tecnologie di caching edge e compressione dei modelli
  • Monitoraggio e debugging degli agenti edge

Progetto Pratico: Distribuzione di un Agente Leggero su Hardware Edge

  • Progettazione di un piccolo agente autonomo per un compito IoT o robotico
  • Implementazione dell'inferenza del modello e della logica locale
  • Test e ottimizzazione per latenza e affidabilità

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Esperienza con la programmazione Python
  • Conoscenza di base dei workflow di machine learning
  • Familiarità con i concetti di calcolo embedded o edge

Pubblico Target

  • Sviluppatori embedded che integrano AI in sistemi hardware
  • Ingegneri ML edge che progettano soluzioni di inferenza su dispositivo
  • Team di robotica che distribuiscono AI agente per operazioni autonome
 21 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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