Đề cương khóa học

Giới thiệu về Edge AI và IoT

  • Định nghĩa và các khái niệm chính của Edge AI
  • Tổng quan về các hệ thống và kiến trúc IoT
  • Lợi ích và thách thức khi tích hợp Edge AI với IoT
  • Ứng dụng thực tế và các trường hợp sử dụng

Kiến trúc Edge AI cho IoT

  • Các thành phần của hệ thống Edge AI cho IoT
  • Yêu cầu phần cứng và phần mềm
  • Luồng dữ liệu trong các ứng dụng IoT được bật Edge AI
  • Tích hợp với các hệ thống IoT hiện có

Cài đặt môi trường Edge AI và IoT

  • Giới thiệu các nền tảng IoT phổ biến (ví dụ: Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Cài đặt phần mềm và thư viện cần thiết
  • Cấu hình môi trường phát triển
  • Khởi tạo thiết lập Edge AI và IoT

Phát triển các mô hình AI cho thiết bị IoT

  • Tổng quan về các mô hình học máy và học sâu cho edge và IoT
  • Huấn luyện và tối ưu hóa mô hình cho triển khai IoT
  • Các công cụ và khung làm việc cho phát triển Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, v.v.)
  • Các kỹ thuật nén và tối ưu hóa mô hình

Quản lý và xử lý dữ liệu trong IoT

  • Các kỹ thuật thu thập dữ liệu trong môi trường IoT
  • Xử lý và tăng cường dữ liệu cho các thiết bị edge
  • Quản lý các đường ống dữ liệu trên các thiết bị IoT
  • Đảm bảo tính bảo mật và bảo mật dữ liệu trong môi trường IoT

Triển khai các mô hình Edge AI trên các thiết bị IoT

  • Các bước để triển khai mô hình AI trên các thiết bị IoT edge
  • Các kỹ thuật giám sát và quản lý mô hình đã triển khai
  • Xử lý dữ liệu và suy luận thời gian thực trên các thiết bị IoT
  • Các trường hợp nghiên cứu và ví dụ thực tế về triển khai

Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT

  • Tổng quan về các giao thức giao tiếp IoT (MQTT, CoAP, HTTP, v.v.)
  • Kết nối các giải pháp Edge AI với các cảm biến và bộ điều khiển IoT
  • Xây dựng các giải pháp Edge AI và IoT từ đầu đến cuối
  • Các ví dụ thực tế và trường hợp sử dụng

Trường hợp sử dụng và ứng dụng

  • Các ứng dụng theo ngành của Edge AI trong IoT
  • Các trường hợp nghiên cứu chi tiết trong các nhà thông minh, IoT công nghiệp, y tế, v.v.
  • Các câu chuyện thành công và bài học học được
  • Các xu hướng và cơ hội tương lai trong Edge AI cho IoT

Các yếu tố đạo đức và các tiện ích tốt nhất

  • Đảm bảo tính bảo mật và bảo mật trong các triển khai Edge AI và IoT
  • Xử lý các vấn đề thiên vị và công bằng trong các mô hình AI
  • Tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn
  • Các tiện ích tốt nhất cho triển khai AI trách nhiệm trong IoT

Các dự án và bài tập thực hành

  • Phát triển một ứng dụng Edge AI phức tạp cho IoT
  • Các dự án và kịch bản thực tế
  • Các bài tập nhóm cộng tác
  • Bài thuyết trình dự án và phản hồi

Tổng kết và các bước tiếp theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình (đề nghị sử dụng Python)
  • Sự quen thuộc với các khái niệm và công nghệ IoT

Đối tượng học viên

  • Nhà phát triển IoT
  • Kiến trúc sư hệ thống
  • Chuyên gia ngành
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories