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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