Cursusaanbod

Introductie tot Edge AI

  • Definitie en sleutelconcepten
  • Verschillen tussen Edge AI en Cloud AI
  • Voordelen en uitdagingen van Edge AI
  • Overzicht van Edge AI-toepassingen

Edge AI-architectuur

  • Componenten van Edge AI-systemen
  • Hardware- en softwarevereisten
  • Gegevensstroom in Edge AI-toepassingen
  • Integratie met bestaande systemen

De Edge AI-omgeving instellen

  • Inleiding tot Edge AI-platforms (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, enz.)
  • Nodige software en bibliotheken installeren
  • De ontwikkelomgeving configureren
  • De Edge AI-opstelling initialiseren

Edge AI-modellen ontwikkelen

  • Overzicht van machine learning- en deep learning-modellen voor edge-apparaten
  • Modellen specifiek trainen voor edge-deployments
  • Technieken voor het optimaliseren van modellen voor edge-apparaten
  • Hulpmiddelen en frameworks voor Edge AI-ontwikkeling (TensorFlow Lite, OpenVINO, enz.)

Gegevensbeheer en voorverwerking voor Edge AI

  • Gegevensverzamelmethoden voor edge-omgevingen
  • Gegevensvoorverwerking en augmentatie voor edge-apparaten
  • Gegevenspipelines beheren op edge-apparaten
  • Privacy en beveiliging van gegevens in edge-omgevingen waarborgen

Edge AI-toepassingen implementeren

  • Stappen voor het implementeren van modellen op verschillende edge-apparaten
  • Technieken voor het monitoren en beheren van geïmplementeerde modellen
  • Echtijdige gegevensverwerking en inferentie op edge-apparaten
  • Case studies en praktische voorbeelden van implementatie

Edge AI integreren met IoT-systemen

  • Edge AI-oplossingen verbinden met IoT-apparaten en sensors
  • Communicatieprotocollen en gegevensuitwisselingsmethoden
  • Een eind-op-eind Edge AI- en IoT-oplossing bouwen
  • Praktische voorbeelden en gebruiksscenario's

Gebruiksscenario's en toepassingen

  • Sector-specifieke toepassingen van Edge AI
  • Diepgaande casestudies in gezondheidszorg, automotive en slimme huizen
  • Succesverhalen en geleerde lessen
  • Toekomstige trends en kansen in Edge AI

Ethische overwegingen en beste praktijken

  • Privacy en beveiliging waarborgen bij Edge AI-implementaties
  • Voorbijgaan aan bias en eerlijkheid in Edge AI-modellen
  • Naar reguleringen en normen conformen
  • Beste praktijken voor verantwoordelijke AI-implementatie

Praktijkprojecten en oefeningen

  • Een complexe Edge AI-toepassing ontwikkelen
  • Echte projecten en scenario's
  • Samenwerkende groepsoefeningen
  • Projectpresentaties en feedback

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Een begrip van basis AI- en machine learning-concepten
  • Ervaring met programmeertalen (Python wordt aanbevolen)
  • Vertrouwdheid met edge computing en IoT-concepten

Publiek

  • Ontwikkelaars
  • IT-professionals
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën