Cursusaanbod
Inleiding tot Edge AI
- Definitie en kernconcepten
- Verschillen tussen Edge AI en Cloud AI
- Voordelen en uitdagingen van Edge AI
- Overzicht van toepassingen voor Edge AI
Architectuur van Edge AI
- Onderdelen van Edge AI-systemen
- Hardware- en softwarevereisten
- Gegevensstroom in Edge AI-applicaties
- Integratie met bestaande systemen
Instellen van een Edge AI-omgeving
- Introductie tot populaire Edge AI-platforms (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson enz.)
- Installeren van benodigde software en bibliotheken
- Configureren van de ontwikkelomgeving
- Initiële instellingen voor Edge AI
Ontwikkeling van Edge AI-modellen
- Overzicht van machine learning- en deep learning-modellen geschikt voor edge-apparaten
- Modeltrainen specifiek gericht op implementatie op edge-apparaten
- Technieken om modellen te optimaliseren voor gebruik op edge-apparaten
- Tools en frameworks zoals TensorFlow Lite en OpenVINO voor Edge AI-ontwikkeling
Gegevensbeheer en -voorbereiding voor Edge AI
- Methoden om gegevens te verzamelen in edge-omgevingen
- Voorbereiden en verbeteren van gegevens voor gebruik op edge-apparaten
- Beheer van data-pipelines op edge-apparaten
- Waarborging van privacy en beveiliging in edge-omgevingen
Implementatie van Edge AI-applicaties
- Stappen voor het uitrollen van modellen op diverse edge-apparaten
- Technieken om geïmplementeerde modellen te monitoren en beheren
- Real-time verwerking van data en inferentie op edge-apparaten
- Praktijkvoorbeelden en casestudy’s over implementatie
Integratie van Edge AI met IoT-systemen
- Verbinden van Edge AI-oplossingen met IoT-apparaten en sensoren
- Communicatieprotocollen en manieren voor data-uitwisseling
- Opbouwen van een volledige Edge AI- en IoT-oplossing
- Praktische toepassingen en voorbeelden
Toepassingsgebieden en gebruiksgevallen
- Sector-specifieke toepassingen van Edge AI
- Gedetailleerde casestudy’s uit de gezondheidszorg, automotive en slimme huizen
- Succesverhalen en belangrijke inzichten
- Toekomstige trends en ontwikkelingskansen voor Edge AI
Ethische aspecten en aanbevolen praktijken
- Waarborging van privacy en beveiliging bij implementatie van Edge AI
- Voorkomen van bias en waarborgen voor rechtvaardigheid in Edge AI-modellen
- Naleving van wet- en regelgeving en standaarden
- Best practices voor verantwoord gebruik van AI-technologieën
Praktische projecten en oefeningen
- Het ontwikkelen van een complexe Edge AI-applicatie
- Reële situaties en werkplekprojecten
- Samenwerkingsopdrachten in groepsverband
- Presentatie van projectresultaten en feedbacksessies
Conclusie en vervolgstappen
Vereisten
- Kennis van basisconcepten uit de kunstmatige intelligentie en machine learning
- Ervaring met programmeertalen (Python wordt aanbevolen)
- Kennis van edge computing en IoT-concepten
Doelgroep
- Ontwikkelaars
- IT-professionals
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
Reviews (1)
Dat we geavanceerde onderwerpen kunnen bespreken en met praktijkvoorbeelden kunnen werken
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Cursus - Advanced Edge AI Techniques
Automatisch vertaald