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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
14 小时