Liên hệ với chúng tôi

Đề cương khóa học

Giới thiệu về Edge AI trong các bối cảnh công nghiệp

  • Tại sao điện toán biên lại quan trọng trong sản xuất
  • So sánh với AI dựa trên đám mây
  • Các trường hợp sử dụng trong thị giác máy tính, bảo trì dự đoán và điều khiển

Nền tảng phần cứng và các ràng buộc ở cấp thiết bị

  • Tổng quan về phần cứng biên phổ biến (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Các cân nhắc về xử lý, bộ nhớ và nguồn điện
  • Chọn nền tảng phù hợp với loại ứng dụng

Phát triển và tối ưu hóa mô hình cho biên

  • Các kỹ thuật nén mô hình, tỉa thưa (pruning) và lượng tử hóa
  • Sử dụng TensorFlow Lite và ONNX để triển khai nhúng
  • Cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ trong các môi trường có nhiều hạn chế

Thị giác máy tính và tích hợp cảm biến ở biên

  • Kiểm tra và giám sát hình ảnh dựa trên biên
  • Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến (dao động, nhiệt độ, camera)
  • Phát hiện bất thường thời gian thực với Edge Impulse

Truyền thông và trao đổi dữ liệu

  • Sử dụng MQTT cho truyền thông tin công nghiệp
  • Tích hợp với các hệ thống SCADA, OPC-UA và PLC
  • Bảo mật và khả năng phục hồi trong truyền thông biên

Triển khai và kiểm tra thực địa

  • Đóng gói và triển khai mô hình trên thiết bị biên
  • Giám sát hiệu suất và quản lý các bản cập nhật
  • Nghiên cứu tình huống: vòng lặp ra quyết định thời gian thực với kích hoạt cục bộ

Mở rộng quy mô và bảo trì các hệ thống Edge AI

  • Các chiến lược quản lý thiết bị biên
  • Cập nhật từ xa và chu kỳ huấn luyện lại mô hình
  • Các cân nhắc về vòng đời cho triển khai cấp công nghiệp

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về hệ thống nhúng hoặc kiến trúc IoT
  • Kinh nghiệm lập trình bằng Python hoặc C/C++
  • quen thuộc với việc phát triển mô hình học máy

Đối tượng

  • Các nhà phát triển hệ thống nhúng
  • Các nhóm công nghiệp IoT
 21 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan