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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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