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コース概要
エッジAIの紹介
- 定義と主要な概念
- エッジAIとクラウドAIの違い
- エッジAIの利点と課題
- エッジAIアプリケーションの概要
エッジAIアーキテクチャ
- エッジAIシステムの構成要素
- ハードウェアとソフトウェアの要件
- エッジAIアプリケーションでのデータフロー
- 既存システムとの統合
エッジAI環境の設定
- エッジAIプラットフォーム(Raspberry Pi, NVIDIA Jetsonなど)の紹介
- 必要なソフトウェアとライブラリのインストール
- 開発環境の設定
- エッジAIセットアップの初期化
エッジAIモデルの開発
- エッジデバイス用の機械学習と深層学習モデルの概要
- エッジ展開向けにモデルを訓練する技術
- エッジデバイス向けのモデル最適化手法
- エッジAI開発用のツールとフレームワーク(TensorFlow Lite, OpenVINOなど)
エッジAI向けのデータ管理と前処理
- エッジ環境でのデータ収集手法
- エッジデバイス用のデータ前処理と拡張
- エッジデバイスでのデータパイプラインの管理
- エッジ環境でのデータプライバシーとセキュリティの確保
エッジAIアプリケーションの展開
- さまざまなエッジデバイスへのモデル展開手順
- 展開されたモデルの監視と管理手法
- エッジデバイスでのリアルタイムデータ処理と推論
- 展開に関する事例研究と実践的な例
IoTシステムとのエッジAIの統合
- エッジAIソリューションをIoTデバイスやセンサーと接続する方法
- 通信プロトコルとデータ交換手法
- エンドツーエンドのエッジAIとIoTソリューションの構築
- 実践的な例とユースケース
導入事例とアプリケーション
- エッジAIの業界別の導入事例
- 医療、自動車、スマートホームにおける詳細な事例研究
- 成功事例と学び
- エッジAIの将来のトレンドと機会
倫理的考慮事項とベストプラクティス
- エッジAI展開におけるプライバシーとセキュリティの確保
- エッジAIモデルでのバイアスと公平性への対処
- 規制や基準への適合
- 担当者としての責任あるAI展開のベストプラクティス
実践的なプロジェクトと演習
- 複雑なエッジAIアプリケーションの開発
- 実世界のプロジェクトとシナリオ
- コラボレーティブグループ演習
- プロジェクトプレゼンテーションとフィードバック
まとめと次ステップ
要求
- 基本的なAIと機械学習の概念の理解
- プログラミング言語(Pythonが推奨)の経験
- エッジコンピューティングとIoTの概念に精通していること
対象者
- 開発者
- IT専門家
14 時間