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課程簡介
邊緣 AI 和 IoT 簡介
- 邊緣 AI 的定義和關鍵概念
- 物聯網系統和架構概述
- 將邊緣 AI 與物聯網整合的優勢和挑戰
- 實際應用和用例
面向物聯網的邊緣 AI 架構
- 用於物聯網的邊緣 AI 系統的元件
- 硬體和軟體要求
- 支援邊緣 AI 的 IoT 應用程式中的數據流
- 與現有物聯網系統集成
設置邊緣 AI 和 IoT 環境
- 介紹流行的物聯網平臺(例如 Arduino、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson)
- 安裝必要的軟體和庫
- 配置開發環境
- 初始化邊緣 AI 和 IoT 設置
為物聯網設備開發 AI 模型
- 邊緣和IoT的機器學習和深度學習模型概述
- 訓練和優化IoT部署模型
- 邊緣 AI 開發的工具和框架(TensorFlow Lite、OpenVINO 等)
- 模型壓縮和優化技術
Data Management 和物聯網中的預處理
- IoT 環境的數據收集技術
- 邊緣設備的數據預處理和增強
- 管理 IoT 裝置上的資料管道
- 確保物聯網環境中的數據隱私和安全
在物聯網設備上部署邊緣 AI 模型
- 在IoT邊緣設備上部署 AI 模型的步驟
- 監視和管理已部署模型的技術
- 物聯網設備上的即時數據處理和推理
- 部署的案例研究和實際實例
將邊緣 AI 與物聯網協定和平臺整合
- 物聯網通信協定(MQTT、CoAP、HTTP等)概述
- 將邊緣 AI 解決方案與物聯網感測器和執行器連接起來
- 構建端到端邊緣 AI 和 IoT 解決方案
- 實際範例和用例
Use Case和應用
- 邊緣 AI 在物聯網中的行業特定應用
- 智慧家居、工業物聯網、醫療保健等領域的深入案例研究
- 成功案例和經驗教訓
- 面向物聯網的邊緣 AI 的未來趨勢和機遇
道德考量和最佳實踐
- 確保邊緣 AI 和 IoT 部署中的隱私和安全
- 解決 AI 模型中的偏見和公平性問題
- 符合法規和標準
- 在IoT中負責任地部署 AI 的最佳實踐
動手項目和練習
- 開發面向物聯網的複雜邊緣 AI 應用程式
- 真實世界的項目和場景
- 協作小組練習
- 專案演示和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本的 AI 和機器學習概念
- 有程式設計語言經驗(Python 推薦)
- 熟悉物聯網概念和技術
觀眾
- 物聯網開發人員
- 系統架構師
- 行業專業人士
14 時間: