Cursusaanbod

Inleiding tot Edge AI in Industriële Omgevingen

  • Waarom edge computing belangrijk is in de productie
  • Vergelijking met cloud-gebaseerde AI
  • Toepassingsgevallen in visie, voorspellende onderhoud en controle

Hardware Platforms en Constraints op Device-Niveau

  • Overzicht van veelvoorkomende edge-hardware (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Overwegingen voor verwerking, geheugen en stroom
  • Selectie van de juiste platform voor het type toepassing

Ontwikkeling en Optimalisatie van Modellen voor Edge

  • Technieken voor compressie, trimmen en kwantisering van modellen
  • Gebruik van TensorFlow Lite en ONNX voor embedded-deployments
  • Balans tussen nauwkeurigheid en snelheid in beperkte omgevingen

Computer Vision en Sensor Fusion aan de Edge

  • Edge-gebaseerde visuele inspectie en monitoring
  • Integrare van data uit meerdere sensoren (trillingen, temperatuur, camera's)
  • Real-time anomaly detection met Edge Impulse

Communication en Data-uitwisseling

  • Gebruik van MQTT voor industriële berichtgeving
  • Integratie met SCADA, OPC-UA, en PLC-systeem
  • Beveiliging en veerkracht in edge-communicatie

Implementatie en Veldtesten

  • Verpakken en implementeren van modellen op edge-apparaten
  • Prestatiebewaking en het beheren van updates
  • Casusstudie: real-time besluitvormingslussen met lokale activering

Schaalbaarheid en Onderhoud van Edge AI Systemen

  • Strategieën voor het beheer van edge-apparaten
  • Op afstand uitgevoerde updates en modellen heropvoeren
  • Levenscyclusoverwegingen voor industriële implementatie

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Begrip van embedded systemen of IoT-architecturen
  • Ervaring met Python of C/C++ programmeren
  • Kennis van de ontwikkeling van machine learning-modellen

Doelgroep

  • Embedded developers
  • Industrial IoT teams
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën