Edge AI for IoT Applications 培训
Edge AI for IoT Applications 专注于边缘 AI 与物联网系统的集成,直接在物联网设备上实现实时数据处理和决策。本课程涵盖了在物联网环境中实施边缘 AI 所需的基本概念、工具和技术。
这种由讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望利用边缘 AI 通过智能数据处理和分析功能增强物联网应用程序的中级开发人员、系统架构师和行业专业人士。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 的基础知识及其在物联网中的应用。
- 为 IoT 设备设置和配置边缘 AI 环境。
- 在边缘设备上为 IoT 应用程序开发和部署 AI 模型。
- 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
- 将边缘 AI 与各种物联网协议和平台集成。
- 解决面向物联网的边缘 AI 中的道德考量和最佳实践。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
边缘 AI 和 IoT 简介
- 边缘 AI 的定义和关键概念
- 物联网系统和架构概述
- 将边缘 AI 与物联网集成的优势和挑战
- 实际应用和用例
面向物联网的边缘 AI 架构
- 用于物联网的边缘 AI 系统的组件
- 硬件和软件要求
- 支持边缘 AI 的 IoT 应用程序中的数据流
- 与现有物联网系统集成
设置边缘 AI 和 IoT 环境
- 介绍流行的物联网平台(例如 Arduino、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson)
- 安装必要的软件和库
- 配置开发环境
- 初始化边缘 AI 和 IoT 设置
为物联网设备开发 AI 模型
- 边缘和 IoT 的机器学习和深度学习模型概述
- 训练和优化 IoT 部署模型
- 边缘 AI 开发的工具和框架(TensorFlow Lite、OpenVINO 等)
- 模型压缩和优化技术
Data Management 和物联网中的预处理
- IoT 环境的数据收集技术
- 边缘设备的数据预处理和增强
- 管理 IoT 设备上的数据管道
- 确保物联网环境中的数据隐私和安全
在物联网设备上部署边缘 AI 模型
- 在 IoT 边缘设备上部署 AI 模型的步骤
- 监视和管理已部署模型的技术
- 物联网设备上的实时数据处理和推理
- 部署的案例研究和实际实例
将边缘 AI 与物联网协议和平台集成
- 物联网通信协议(MQTT、CoAP、HTTP等)概述
- 将边缘 AI 解决方案与物联网传感器和执行器连接起来
- 构建端到端边缘 AI 和 IoT 解决方案
- 实际示例和用例
Use Case和应用
- 边缘 AI 在物联网中的行业特定应用
- 智能家居、工业物联网、医疗保健等领域的深入案例研究
- 成功案例和经验教训
- 面向物联网的边缘 AI 的未来趋势和机遇
道德考量和最佳实践
- 确保边缘 AI 和 IoT 部署中的隐私和安全
- 解决 AI 模型中的偏见和公平性问题
- 符合法规和标准
- 在 IoT 中负责任地部署 AI 的最佳实践
动手项目和练习
- 开发面向物联网的复杂边缘 AI 应用程序
- 真实世界的项目和场景
- 协作小组练习
- 项目演示和反馈
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本的 AI 和机器学习概念
- 有编程语言经验(Python 推荐)
- 熟悉物联网概念和技术
观众
- 物联网开发人员
- 系统架构师
- 行业专业人士
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Advanced Edge AI Techniques
14 小时这种以讲师为主导的 中国(在线或现场)现场培训面向希望掌握边缘 AI 最新进展、优化其 AI 模型以进行边缘部署并探索跨各个行业的专业应用的高级 AI 从业者、研究人员和开发人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 探索边缘 AI 模型开发和优化中的高级技术。
- 实施在边缘设备上部署 AI 模型的尖端策略。
- 将专用工具和框架用于高级边缘 AI 应用程序。
- 优化边缘 AI 解决方案的性能和效率。
- 探索边缘 AI 的创新用例和新兴趋势。
- 解决边缘 AI 部署中的高级道德和安全注意事项。
Building AI Solutions on the Edge
14 小时这种以讲师为主导的 中国(在线或现场)现场培训面向希望获得在边缘设备上为各种应用程序部署 AI 模型的实用技能的中级开发人员、数据科学家和技术爱好者。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 的原理及其优势。
- 设置和配置边缘计算环境。
- 开发、训练和优化用于边缘部署的 AI 模型。
- 在边缘设备上实施实用的 AI 解决方案。
- 评估和改进边缘部署模型的性能。
- 解决边缘 AI 应用程序中的道德和安全注意事项。
Edge AI in Autonomous Systems
14 小时这种由讲师指导的现场中国(在线或现场)培训面向希望利用边缘人工智能提供创新自主系统解决方案的中级机器人工程师、自动驾驶汽车开发人员和人工智能研究人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 在自主系统中的作用和优势。
- 开发和部署 AI 模型,以便在边缘设备上进行实时处理。
- 在自动驾驶汽车、无人机和机器人技术中实施边缘 AI 解决方案。
- 使用 Edge AI 设计和优化控制系统。
- 解决自主 AI 应用中的道德和监管考虑。
Edge AI: From Concept to Implementation
14 小时这种由讲师指导的 中国(在线或现场)实时培训面向希望全面了解边缘 AI 从概念到实际实施(包括设置和部署)的中级开发人员和 IT 专业人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 的基本概念。
- 设置和配置边缘 AI 环境。
- 开发、训练和优化边缘 AI 模型。
- 部署和管理边缘 AI 应用程序。
- 将边缘 AI 与现有系统和工作流集成。
- 解决边缘 AI 实施中的道德考虑和最佳实践。
Edge AI for Financial Services
14 小时这种以讲师为主导的中国(在线或现场)现场培训面向希望在金融服务中实施边缘人工智能解决方案的中级金融专业人士、金融科技开发人员和人工智能专家。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 在金融服务中的作用。
- 使用 Edge AI 实施欺诈检测系统。
- 通过 AI 驱动的解决方案增强客户服务。
- 应用边缘 AI 进行风险管理和决策。
- 在金融环境中部署和管理边缘 AI 解决方案。
Edge AI for Healthcare
14 小时这种以讲师为主导的中国(在线或现场)现场培训面向希望利用边缘 AI 提供创新医疗保健解决方案的中级医疗保健专业人员、生物医学工程师和 AI 开发人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 在医疗保健中的作用和优势。
- 在医疗保健应用的边缘设备上开发和部署 AI 模型。
- 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘 AI 解决方案。
- 使用边缘 AI 设计和部署患者监护系统。
- 解决医疗保健 AI 应用程序中的道德和监管考虑因素。
Edge AI in Industrial Automation
14 小时这种以讲师为主导的中国(在线或现场)现场培训面向希望在工业自动化中实施边缘 AI 解决方案的中级工业工程师、制造专业人员和 AI 开发人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 在工业自动化中的作用。
- 使用 Edge AI 实施预测性维护解决方案。
- 在制造过程中应用人工智能技术进行质量控制。
- 使用边缘 AI 优化工业流程。
- 在工业环境中部署和管理边缘 AI 解决方案。
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 小时这门由教师主导的现场培训课程旨在帮助中级人工智慧开发人员、嵌入式工程师和机器人工程师,无论是在网上还是在现场。希望在边缘应用程序中优化和部署AI模型。
培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 和 NVIDIA Jetson 硬体的基本原理。
- 优化 AI 模型以便在边缘设备上部署。
- 使用 TensorRT 来加速深度学习推断。
- 使用 JetPack SDK 和 ONNX Runtime 部署 AI 模型。
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
21 小时这门由讲师主导的现场培训课程旨在让中级到高级的机器人工程师、人工智慧开发人员和希望为机器人应用实现Edge AI的自动化专家参加。
培训结束时,参与者将能够:
- 了解Edge AI在自治系统中的作用。
- 在边缘设备上部署AI模型,以实现实时机器人技术。
- 优化人工智慧在低延迟决策中的性能。
- 整合电脑视觉和传感器融合,以实现机器人的自主。
Edge AI for Smart Cities
14 小时这种以讲师为主导的现场中国(在线或现场)培训面向希望利用边缘人工智能实施智慧城市计划的中级城市规划师、土木工程师和智慧城市项目经理。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 在智慧城市基础设施中的作用。
- 实施用于流量管理和监控的边缘 AI 解决方案。
- 使用边缘 AI 技术优化城市资源。
- 将边缘 AI 与现有的智慧城市系统集成。
- 解决智慧城市部署中的道德和监管考虑因素。
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14 小时这种由讲师指导的 中国(在线或现场)实时培训面向希望利用 TensorFlow Lite 进行边缘 AI 应用程序的中级开发人员、数据科学家和 AI 从业者。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 TensorFlow Lite 的基础知识及其在边缘 AI 中的作用。
- 使用 TensorFlow Lite 开发和优化 AI 模型。
- 在各种边缘设备上部署 TensorFlow Lite 模型。
- 利用工具和技术进行模型转换和优化。
- 使用 TensorFlow Lite 实现实用的边缘 AI 应用程序。
Introduction to Edge AI
14 小时这种以讲师为主导的 中国(在线或现场)现场培训面向希望了解边缘 AI 及其入门应用程序基础知识的初级开发人员和 IT 专业人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 的基本概念和架构。
- 设置和配置边缘 AI 环境。
- 开发和部署简单的边缘 AI 应用程序。
- 识别并了解边缘 AI 的用例和优势。
Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices
21 小时本课程是针对希望在低功耗设备上实现AI模型的高级AI工程师、嵌入式开发人员和硬件工程师的讲师主导的现场培训,旨在最小化能源消耗。
培训结束时,参与者将能够:
- 了解在节能设备上运行AI的挑战。
- 优化低功耗推理的神经网络。
- 利用量化、修剪和模型压缩技术。
- 在边缘硬件上部署AI模型,并尽量减少功耗。
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 小时这种由讲师指导的 中国(在线或现场)实时培训面向希望优化 AI 模型以进行边缘部署的中级 AI 开发人员、机器学习工程师和系统架构师。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解在边缘设备上部署 AI 模型的挑战和要求。
- 应用模型压缩技术来减小 AI 模型的大小和复杂性。
- 利用量化方法提高边缘硬件上的模型效率。
- 实施修剪和其他优化技术以提高模型性能。
- 在各种边缘设备上部署优化的 AI 模型。
Security and Privacy in Edge AI
14 小时这种以讲师为主导的 中国(在线或现场)现场培训面向希望保护和合乎道德地部署边缘 AI 解决方案的中级网络安全专业人员、系统管理员和 AI 伦理研究人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解边缘 AI 中的安全和隐私挑战。
- 实施保护边缘设备和数据的最佳实践。
- 制定策略以降低边缘 AI 部署中的安全风险。
- 解决道德考虑并确保遵守法规。
- 对边缘 AI 应用程序进行安全评估和审计。