コース概要

高度なエッジAIの概念

  • エッジAIアーキテクチャへの深潜り
  • エッジAIとクラウドAIの比較分析
  • エッジAIにおける最新トレンドと新技術
  • 高度なユースケースと応用例

高度なモデル最適化テクニック

  • エッジデバイス向けの量子化とプルーニング
  • 軽量モデルのための知識蒸留
  • エッジAI応用のための転移学習
  • モデル最適化プロセスの自動化

最先端の展開戦略

  • エッジAI向けのコンテナ化とオーケストレーション
  • エッジコンピューティングプラットフォーム(例:Edge TPU、Jetson Nano)を使用したAIモデルの展開
  • リアルタイム推論と低遅延ソリューション
  • エッジデバイスでの更新管理とスケーラビリティ

専門的なツールとフレームワーク

  • 高度なツール(例:TensorFlow Lite、OpenVINO、PyTorch Mobile)の探究
  • ハードウェア特化の最適化ツールの使用
  • 専門的なエッジハードウェアとのAIモデル統合
  • ツールが実際にどのように機能するかの事例研究

パフォーマンス調整と監視

  • エッジデバイスでのパフォーマンスベンチマークのテクニック
  • リアルタイム監視とデバッグ用ツール
  • 遅延、吞吐量、電力効率への対応
  • 持続的な最適化とメンテナンスの戦略

革新的なユースケースと応用例

  • 産業固有の高度なエッジAIの応用例
  • スマートシティ、自動運転車、産業IoT、ヘルスケアなど
  • 成功したエッジAI実装の事例研究
  • エッジAIの将来のトレンドと研究方向性

高度な倫理的およびセキュリティ上の考慮事項

  • エッジAI展開における堅牢なセキュリティの確保
  • AIエッジ化における複雑な倫理的問題への対処
  • プライバシー保護型AIテクニックの実装
  • 先進的な規制と業界基準への遵守

手を動かすプロジェクトと高度な演習

  • 複雑なエッジAIアプリケーションの開発と最適化
  • 実世界のプロジェクトと高度なシナリオ
  • 協力的なグループ演習とイノベーションチャレンジ
  • プロジェクトプレゼンテーションと専門家のフィードバック

要約と次回のステップ

要求

  • AIと機械学習の概念に関する深い理解
  • プログラミング言語(Pythonが推奨)の専門知識
  • エッジコンピューティングとエッジデバイスでのAIモデル展開の経験

対象者

  • AI実践者
  • 研究者
  • 開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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