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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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