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Struttura del corso
Introduzione all’Edge AI
- Definizione e concetti chiave
- Differenze tra Edge AI e Cloud AI
- Vantaggi e sfide dell’utilizzo dell’Edge AI
- Panoramica delle applicazioni tipiche di Edge AI
Architettura dell’Edge AI
- Componenti fondamentali dei sistemi basati su Edge AI
- Requisiti hardware e software necessari
- Flusso dei dati all’interno delle applicazioni Edge AI
- Integrazione con i sistemi già esistenti
Configurazione dell’ambiente Edge AI
- Presentazione delle principali piattaforme Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, ecc.)
- Installazione dei software e delle librerie necessarie
- Impostazione dell’ambiente di sviluppo
- Avvio della configurazione di base per l’utilizzo dell’Edge AI
Sviluppo dei modelli Edge AI
- Panoramica sui modelli di apprendimento automatico e deep learning
- Addestramento dei modelli affinché siano pronti per il deploy sull’edge
- Tecniche di ottimizzazione dei modelli
- Strumenti e framework utili nello sviluppo di applicazioni Edge AI
Deploy delle applicazioni Edge AI
- Procedura passo dopo passo per distribuire i modelli su dispositivi edge
- Monitoraggio e gestione dei modelli già in esecuzione
- Elaborazione e inferenza dei dati in tempo reale
- Studi di caso ed esempi concreti d’applicazione
Casi d’uso e applicazioni tipiche
- Applicazioni settoriali dell’Edge AI in vari contesti industriali
- Esempi pratici nel campo della sanità, dell’automotive e delle abitazioni intelligenti
- Storie di successo e insegnamenti derivanti dall’esperienza reale
- Tendenze future e opportunità emergenti nell’ambito dell’Edge AI
Considerazioni etiche e best practice
- Tutela della privacy e sicurezza nei sistemi basati su Edge AI
- Gestione dei pregiudizi e promozione dell’equità nei modelli di intelligenza artificiale
- Conformità alle normative e agli standard vigenti
- Linee guida per un deploy responsabile dell’intelligenza artificiale
Progetti pratici ed esercitazioni guidate
- Creazione di una semplice applicazione basata su Edge AI
- Esercizi concreti ispirati a scenari reali
- Attività collaborative in gruppo tra i partecipanti
- Presentazione dei progetti e feedback da parte del docente
Riassunto e prossimi passi da intraprendere
Requisiti
- Conoscenza dei concetti base di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Esperienza nell’utilizzo di linguaggi di programmazione (si consiglia Python)
- Familiarità con i concetti informatici generali
Destinatari
- Sviluppatori
- Professionisti IT
14 ore
Recensioni (1)
Coprindo argomenti avanzati e lavorando con esempi pratici
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Corso - Advanced Edge AI Techniques
Traduzione automatica