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Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI e all'IoT
- Definizione e concetti chiave di Edge AI
- Panoramica dei sistemi e delle architetture IoT
- Vantaggi e sfide dell'integrazione dell'Edge AI con l'IoT
- Applicazioni e casi d'uso del mondo reale
Architettura Edge AI per IoT
- Componenti dei sistemi Edge AI per l'IoT
- Requisiti hardware e software
- Flusso di dati nelle applicazioni IoT abilitate per Edge AI
- Integrazione con i sistemi IoT esistenti
Configurazione dell'ambiente Edge AI e IoT
- Introduzione alle piattaforme IoT più diffuse (ad esempio, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
- Installazione del software e delle librerie necessarie
- Configurazione dell'ambiente di sviluppo
- Inizializzazione della configurazione di Edge AI e IoT
Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per dispositivi IoT
- Panoramica dei modelli di machine learning e deep learning per edge e IoT
- Addestramento e ottimizzazione dei modelli per la distribuzione IoT
- Strumenti e framework per lo sviluppo di Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, ecc.)
- Tecniche per la compressione e l'ottimizzazione dei modelli
Data Management e la pre-elaborazione nell'IoT
- Tecniche di raccolta dati per ambienti IoT
- Pre-elaborazione e aumento dei dati per i dispositivi edge
- Gestione delle pipeline di dati nei dispositivi IoT
- Garantire la privacy e la sicurezza dei dati negli ambienti IoT
Distribuzione di modelli di intelligenza artificiale edge su dispositivi IoT
- Passaggi per la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale nei dispositivi perimetrali IoT
- Tecniche per il monitoraggio e la gestione dei modelli distribuiti
- Elaborazione e inferenza dei dati in tempo reale su dispositivi IoT
- Casi di studio ed esempi pratici di distribuzione
Integrazione dell'Edge AI con protocolli e piattaforme IoT
- Panoramica dei protocolli di comunicazione IoT (MQTT, CoAP, HTTP, ecc.)
- Connettere le soluzioni Edge AI con sensori e attuatori IoT
- Creazione di soluzioni edge AI e IoT end-to-end
- Esempi pratici e casi d'uso
Use Case e applicazioni
- Applicazioni specifiche del settore dell'Edge AI nell'IoT
- Casi di studio approfonditi su case intelligenti, IoT industriale, sanità e altro ancora
- Storie di successo e lezioni apprese
- Tendenze e opportunità future nell'Edge AI per l'IoT
Considerazioni etiche e best practice
- Garantire la privacy e la sicurezza nelle implementazioni di Edge AI e IoT
- Affrontare i pregiudizi e l'equità nei modelli di IA
- Conformità alle normative e agli standard
- Best practice per l'implementazione responsabile dell'IA nell'IoT
Progetti pratici ed esercizi
- Sviluppo di un'applicazione Edge AI complessa per l'IoT
- Progetti e scenari del mondo reale
- Esercizi collaborativi di gruppo
- Presentazioni e feedback dei progetti
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
- Esperienza con i linguaggi di programmazione (Python consigliato)
- Familiarità con i concetti e le tecnologie IoT
Pubblico
- Sviluppatori IoT
- Architetti di sistema
- Professionisti
14 ore