Cursusaanbod

Introductie tot Edge en Agente AI

  • Overzicht van agente AI en edge computing
  • Latentie, privacy en bandbreedte overwegingen
  • Architectuurvergelijking: cloud vs. edge agents

Ontwerpen van Lichtgewicht Agent Architecturen

  • De agent loop opbreken voor beperkte systemen
  • Asynchroon ontwerp voor efficiente berekening
  • Autonomie en connectiviteit in evenwicht brengen

Instellen van de Ontwikkelomgeving

  • Installeren van Python frameworks voor edge AI
  • Configureren van TensorFlow Lite en PyTorch Mobile
  • Testomgevingen implementeren op Raspberry Pi of soortgelijke apparaten

Implementeren van On-Device Inferentie

  • Modellen converteren en kwantiseren voor edge implementatie
  • Inferentie uitvoeren met TensorFlow Lite en ONNX Runtime
  • Inferentieresultaten integreren in agent beslissingsloops

Integreren van Agents met Hardware en IoT

  • Sensoren, actuatoren en IoT modules verbinden
  • Lokale data collectie en processing pipelines
  • Offline bedrijfsvoering en gebeurtenisgeactiveerd gedrag

Optimalisatie en Monitoring

  • Prestatietuning voor lage energieverbruik en hoge snelheid
  • Edge caching en model compressie technieken
  • Monitoring en debugging van edge agents

Handson Project: Een Lichtgewicht Agent implementeren op Edge Hardware

  • Ontwerpen van een klein autonoom agent voor een IoT of robotics taak
  • Implementeren van model inferentie en lokale logica
  • Testen en optimaliseren voor latentie en betrouwbaarheid

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Ervaring met Python programmeren
  • Basisbegrip van machine learning workflows
  • Kennis van embedded of edge computing concepten

Publiek

  • Embedded developers die AI integreren in hardware systemen
  • Edge ML ingenieurs die on-device inferentie oplossingen ontwerpen
  • Robotics teams die agente AI implementeren voor autonome bedrijfsvoering
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën