Cursusaanbod

Inleiding tot Edge AI

  • Definitie en belangrijkste concepten
  • 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
  • Dataflow in Edge AI-toepassingen
  • Integratie met bestaande systemen

Opzetten van de Edge AI-omgeving

  • Introductie tot Edge AI-platforms (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Installeren van benodigde software en bibliotheken
  • Configureren van de ontwikkelomgeving
  • Initialiseren van de Edge AI-opzet

Ontwikkelen van Edge AI-modellen

  • Overzicht van machine learning- en deep learning-modellen voor edge-apparaten
  • Trainen van modellen specifiek voor edge-implementatie
  • Technieken voor optimalisering van modellen voor edge-apparaten
  • Tools en frameworks voor Edge AI-ontwikkeling (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Datamanagement en preprocessing voor Edge AI

  • Technieken voor data-inwinning in edge-omgevingen
  • Data preprocessing en augmentation voor edge-apparaten
  • Beheren van datapipelines op edge-apparaten
  • Garanderen van dataprivacy en -veiligheid in edge-omgevingen

Deployen van Edge AI-toepassingen

  • Stappen voor het deployen van modellen op verschillende edge-apparaten
  • Technieken voor monitoring en beheer van deployed modellen
  • Real-time dataverwerking en inferentie op edge-apparaten
  • Case studies en praktische voorbeelden van deploy

Integreren van Edge AI met IoT-systemen

  • Verbinden van Edge AI-oplossingen met IoT-apparaten en sensoren
  • Communicatieprotocollen en dataverwisselingsmethoden
  • Bouwen van een end-to-end Edge AI- en IoT-oplossing
  • Praktische voorbeelden en casus

Use Cases en Toepassingen

  • Branche-specifieke toepassingen van Edge AI
  • Diepgaande casestudies in de gezondheidszorg, automobielindustrie en slimme huizen
  • Succesverhalen en lessen geleerd
  • Toekomstige trends en kansen in Edge AI

Ethische Overwegingen en Best Practices

  • Garanderen van privacy en veiligheid bij de implementatie van Edge AI
  • Afhandeling van bias en fairheid in Edge AI-modellen
  • naleving van regelgevingen en normen
  • Best practices voor verantwoordelijke AI-implementatie

Hands-on Projecten en Oefeningen

  • Ontwikkelen van een complex Edge AI-toepassing
  • Reële projecten en scenario's
  • Samenwerkende groeps-oefeningen
  • Projectvoorstellingen en feedback

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

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

Doelgroep

  • Ontwikkelaars
  • IT-professionals
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën